热轧带钢在国民经济各个部门中的应用非常广泛,而带钢的厚度是衡量热轧带钢产品质量的一个重要标志,针对热轧带钢板厚的控制与预测则是该项技术的理论基础。本文通过对热轧带钢厚度进行控制,提出了一种基于专家模糊控制系统的控制方法。由于板材厚度控制过程是一个典型的非线性、大时滞、时变性的特点,在应用常规PID控制时,往往很难处理复杂的非线性控制系统。本文通过建立专家模糊控制器,对某钢厂1500热连轧板带厚度进行控制,并经MATLAB仿真后表明,不仅提高了系统的精度、动态与稳态性能,而且也增强了系统的鲁棒性,为专家模糊控制在热轧板厚控制方面提供了一个新的可借鉴的应用实例。针对热轧带钢厚度预测,本文提出了一种改进遗传算法的遗传神经网络模型,该模型具有良好的全局搜索能力,使网络的收敛速度与精度得到了提高。在热轧带钢厚度预测的应用中,该模型克服了传统模型的精度不高、及易陷入局部极小值的问题,有效提高了带钢厚度预测的精度,为更好的进行厚度控制提供了保证。