随着经济和社会的快速发展,人类对黄金的需求量越来越大,金矿资源供给面临空前的压力,如何经济有效地利用低品位金矿资源显得日益重要。与传统的火法冶炼相比,湿法冶金技术具有高效、清洁、适用于低品位复杂金属矿产资源回收的优势,对于提高矿产资源的综合利用率、降低固体废弃物产量、减少环境污染都有着重大意义。对湿法冶金过程实现过程监测和故障追溯有利于提高生产安全性及生产效率,进而提高企业竞争力。湿法冶金工艺流程由多个彼此密切关联的子过程构成,针对湿法冶金这样具有多个子过程的复杂生产过程,本人所在课题组提出了一种全流程过程监测及故障诊断方法,利用PCA方法可以在力保数据信息损失最少的原则下对原始数据进行特征提取的特点,通过对湿法冶金全流程分层、分块建立监测模型,实现从不同视角——从底层到上层,从局部到整体对湿法冶金各个层面的运行状态进行监测,并对异常工况进行故障诊断。基于PCA方法的故障诊断只能追溯到导致过程运行异常的过程变量,无法诊断到导致过程故障的根本原因。为了解决这个问题,在基于变量贡献超限图诊断到的故障变量的基础上,结合生产工艺机理对故障原因进行更深入的追踪,从而实现湿法冶金全流程的故障追溯。本文以高铜矿湿法冶金全流程为研究背景,通过对过程运行影响因素分析,确定影响运行状态的关键过程变量信息,建立基于PCA的全流程分层、分块监测模型,并在该模型的基础上实现全流程的实时在线监测和故障变量追溯,结合工艺机理,实现更深入的故障原因追溯。