磨矿是选矿工艺中的重要一环，为了有效地实现矿物解离，磨矿回路必须提供稳定的粒度分布。磨矿过程是一个复杂的多输入多输出(MIMO)过程，并具有时变性、强耦合性和大时滞特性，常规分散单输入单输出(SISO)控制难以达到满意的控制效果。论文以某选矿厂的磨矿分级过程为对象，研究了磨矿过程预测控制以及综合自动化系统相关技术。 预测控制是从上世纪70年代发展起来的新型控制算法，具有对模型要求低、滚动优化、能有效处理约束问题等诸多优点，在工业过程控制中应用广泛，特别适合于像磨矿过程这一类具有时变性、强耦合性和大时滞特性的工业过程。 鉴于磨矿过程难以用精确的数学模型描述，论文首先在分析磨矿过程动力学机理模型后，通过试验建模建立了磨矿过程三输入三输出非参数模型。该模型输入包括入磨矿量、磨矿给水量和溢洗水量，模型输出包括磨机电流、磨矿浓度和产品粒度。 论文接着介绍了磨矿过程常规控制策略及其不足，基于已建模型设计了磨矿过程的动态矩阵控制(DMC)算法，并进行了仿真和现场调试，证明了动态矩阵控制在磨矿过程应用的可行性。针对磨机衬板的磨损、矿石品质变化等而引起的磨机模型慢时变特点，研究了自适应预测控制在磨矿系统中的应用，仿真结果表明自适应预测控制能有效克服磨矿系统的模型时变性。 基于一般工业过程控制的特点，本文最后给出了两种预测控制算法的实现方法。根据磨矿过程工艺及控制特点，给出了磨矿过程综合自动化系统的实现。采用基于PLC的监督控制与数据采集(SCADA)方案，运行表明，该方案具有良好的经济性、可靠性和灵活性。 研究成果具有很好的推广前景和应用价值，不仅适用于冶金选矿过程，同时对具有时变性、强耦合性和大时滞特性的工业流程控制都具有借鉴意义和参考价值。