磨矿过程直接影响整个选矿生产过程的电耗、钢耗、产品质量和回收率,但很多重要的磨矿过程参数(如球磨机内部的各粒级含量、水含量、磨球含量等)由于技术或费用等原因难于检测甚至不能检测,只有通过可测量(如磨机出口处的各粒级流量等)对其进行状态估计。本论文首先运用功耗模型、理想模型、机理分析、质量守恒定律,推导了球磨过程状态方程,描述产品粒度分布与给水流量、补球量、给矿量及给料粒度分布等操作条件之间的关系,用以估计磨矿过程状态。其次,详细分析了磨矿过程状态估计的非线性带约束特征,发现难以获得较精确的状态估计量。为确定适合磨矿过程的状态估计方法,选取典型二阶CSTR模型进行仿真研究。一方面在高斯和非高斯噪声两种情况下比较分析了EKF、UKF、EnkF、PF四种非线性状态估计方法的性能指标。仿真结果显示：高斯情况下UKF、PF的估计性能较优,EnkF在初始值偏差较大时不能有效跟踪状态变量；非高斯情况下PF估计性能较优。另一方面深入研究了非线性区间约束状态估计方法,讨论了基于投影法的区间约束非线性状态估计方法,并分析了投影位置对状态估计结果的影响。借鉴基于区间法的区间约束无迹卡尔曼滤波(ICUT)方法,提出基于区间法的区间约束粒子滤波(ICPT)方法,实现将区间法扩展到非高斯噪声领域,并将其与ICUT方法进行比较,仿真结果显示：ICPT方法获得的状态估计精度明显提高。最后,采用提出的ICPT方法对磨矿过程状态变量进行估计,获得了可用于磨矿生产过程优化的状态估计量,对于实现生产过程的最优控制有非常重要的意义。图31幅,表9个,参考文献62篇。