生物氧化技术是一种新兴的黄金预处理技术,该技术具有投资少、成本低、操作简单、对环境污染小等优点,尤其适合难处理、低品位的金矿,被称为真正意义上的“绿色冶金”。预处理效果的好坏直接关系着最终黄金提取率的高低和黄金品位的好坏。随着资源的匮乏和能源危机,黄金市场竞争的日益加剧,因此,在现有工艺设备条件下,利用优化控制技术来提高黄金提取率和品位、降低能耗,提高企业的生产水平乃至提高整个冶金领域在国际上的竞争力具有重要意义。然而,生物预处理过程流程长,过程参数检测存在大滞后,参数间非线性耦合关系强;且生产过程易受其他因素的干扰,因此,生物预处理过程仍采用人工控制的方法,该方法存在黄金提取率低、不同批次提取率波动大、能耗高、品位波动大等问题。针对上述问题,以新疆某金矿为研究对象,提出以数据驱动的方法来研究影响生物提金的因素,最终提高现场参数的控制精度。本文主要完成了以下内容:分析了复杂工业过程优化国内外研究状况,介绍了生物冶金过程控制现状,说明了目前国际上使用的热点工艺,分析了生物氧化冶金的机理,解释了微生物处理含硫化物金矿物的过程,重点分析了影响生物氧化的几种因素,并给出了控制目标,最终选用数据驱动控制作为本文的优化算法。针对目前数据驱动的发展过程,简要说明了常用的数据驱动技术,选取无模型自适应控制方法作为本课题的最终研究方法,并重点介绍了紧格式和偏格式无模型自适应控制的表达形式和控制策略。证明了无模型自适应控制器的收敛问题和鲁棒问题,并进行了详细的收敛性分析,最终采用计算机仿真技术证明了该控制方法可以用于结构复杂、大滞后、非线性等系统的控制。针对无模型自适应控制器中参数不能自动设定的问题,提出了以粒子群算法优化相应的参数,该方法将基于不可行解有效信息的不可行度计算函数增广到目标函数中,形成近似优化问题的适应度函数,经过仿真测试表明了优化算法的有效性。通过无模型自适应控制与现场中使用的PID进行计算机仿真研究表明:无模型自适应控制器在大滞后、非线性、扰动大等复杂的系统中的控制效果要比PID控制器好很多,证明了本课题方法的有效性。最后通过在Matlab中建立氧化槽温度控制的模型,并使用无模型自适应控制对氧化槽的温度进行控制研究,模拟了四种不同工况下氧化槽的温度控制过程,通过仿真分析可知:在四中工况下无模型自适应对氧化槽温度控制均在合适的范围内,比现场控制精度要高,证明了无模型自适应控制的有效性,也说明了无模型自适应控制可以推广到生物冶金的整个控制系统中。