摘要：针对磨矿过程中被控对象存在的大惯性、非线性、滞后性等特点,将球磨机简化为一个连续控制过程。根据磨矿特性和料级颗粒分布影响,采用连续磨矿采样数据确定的参数,提出一种基于自适应律的径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络控制系统。采用自适应律对RBF神经网络的初始权值进行优化,采用优化后的RBF神经网络辨识主控制回路被控对象。通过matlab仿真对比实验结果,验证了优化后的RBF网络控制更加逼近理想状态。