随着用户对钢板不平度精度、残余应力范围的要求不断提高,钢铁企业对矫直机的技术要求也越来越高。其中最关键的技术就是如何提高矫直机的液压压下装置的控制精度,这是近年来从国外引进的最先进矫直机的核心部分,也是国产矫直机的薄弱环节。因此,加强矫直机液压压下装置的控制效果,对提高国产矫直机的控制精度具有一定的帮助意义。本课题以我校液压矫直机实验平台建设为依托,在分析了矫直机的工作原理,辊缝控制系统的构成(包括液压传动系统和电器控制系统)的基础上,详细分析了矫直机液压控制系统的数学模型,通过时域分析和频域分析研究了系统的动态特性;阐述了BP神经网络在PID控制中的应用——即将BP神经网络与传统PID控制器相结合,构成基于BP神经网络PID控制器;运用MATLAB/Simulink仿真软件,对矫直机液压压下系统在传统PID控制器和神经网络PID控制器下进行仿真分析。仿真结果表明,神经网络PID控制算法比传统PID控制算法能更好地解决被控对象存在时变性及扰动因素较多的问题,有效地提高了控制系统的稳定性,能够取得良好的控制效果。本文采用解析法、计算机仿真及实验等多种方法,研究了在保证矫直机液压控制系统精度和稳定性的前提下改进型控制策略提高了系统的响应时间,使得系统的动态性能较经典控制方案的动态性能有很好的改善。研究结果可为矫直机液压控制技术的研究提供一定的参考价值。