沿纵向的厚度精度是冷轧带钢最重要的技术指标，它直接关系到产品的质量和经济效益。由20世纪40年代发展起来的厚度自动控AGC(AutomaticGaugeControl)技术发展比较成熟，控制效果明显。对于轧制流程这种复杂工业过程的控制系统，适合采用多智能体理论，可以将每个对象、每个工艺过程、每个控制子系统、每个模型视为一个智能体(Agent)。采用多智能体(Multi-Agent)技术，可以实现各种控制方法及数学模型、专家系统、神经网络、模糊控制的系统集成，从而建立轧制流程中的典型对象，对轧制流程进行分布式智能控制，实现整个生产过程的高度自动化和智能化。 本文针对板带材厚度波动的原因，总结、分析了目前已有的厚度自动控制系统的基本形式。通过研究，以板带材厚度控制为应用背景，提出了Multi-Agent分布式板带材厚度控制方法，完成了系统整体设计、单个智能体结构设计。在现有厚度控制理论的基础上，对其进行了分类，构造了前馈式AGC(厚度控制)Agent、厚度计式AGC-Agent、Smith预估Agent、轧辊偏心补偿Agent、硬度识别Agent。同时，根据Multi-Agent的协调机制，提出了适合于厚度控制Agent的学习向量量化神经网络(LVQ)辅助决策合同网协作机制。同时，针对Multi-Agent在工业环境中缺乏应用平台及控制系统的情况，提出了采用IA集成架构作为Multi-Agent板带材厚度控制系统的实现平台。通过仿真，证明这一控制平台可以将Multi-Agent技术应用于工业控制领域，能够完成分配给Agent的厚度控制任务，实现多种Agent协作运行。