浸出工序作为湿法冶金生产流程的重要组成部分,其新建流程的调试过程决定整个生产流程能否正常运行。传统的经验法和设备调试因其人为因素严重影响流程调试的效率。此外,对于新建的湿法冶金流程,调试过程并没有历史数据可以利用,使得基于模型的优化控制方法面临挑战。在考虑设备能力与经济效益的同时,通过调整操作变量使流程的生产指标既快又好地满足设计要求,既能提高流程调试的效率,又可降低生产消耗提高经济效益。因此,湿法冶金浸出工序调试优化控制方法的研究具有重要的理论和现实意义。本文首先介绍了湿法冶金浸出工序的工艺原理和操作流程,分析了过程的主要影响因素。在前人成果基础上,建立了反映湿法冶金浸出工序调试过程变量之间相关关系的机理模型,并通过仿真实验验证了机理模型的有效性,并利用所建立的湿法冶金浸出工序的机理模型模拟实际的生产过程。然后,针对新建流程在调试初始阶段无历史数据可用的情况,为了达到浸出工序浸出率指标设计要求,课题组提出基于无模型自适应控制（MFAC）的浸出工序达标调试优化控制方法。由于本文所研究的湿法冶金浸出工序是由一次浸出和二次浸出两个子工序组成的系统,所以课题组提出采用分散控制型MFAC方法进行浸出工序的达标调试优化控制。在达标的基础上,为达到湿法冶金产量要求,课题组提出浸出工序处理量迭代预测优化设定方法,该方法先利用参数辨识方法建立浸出工序预测模型,然后,以调试过程经济效益总和最大为优化目标,以处理量设定值为决策变量,以调试过程中平均消耗等为约束建立优化模型,并求解得到最优的处理量设定方法。通过仿真研究,验证了该方法的有效性。最后,针对实际湿法冶金浸出工序存在的返料情况,课题组提出了存在返料的浸出工序处理量迭代预测优化设定方法,并通过仿真实验验证了上述方法的有效性。