国内轧钢生产企业对于板形控制的研究起步较晚,而且多数都是成套设备的引进,对于设备设计的深入研究还相对较少。对轧钢板形弯辊液压系统的设计,一般采用与国外同类弯辊液压系统相类比的方法进行设计,类比设计方法由于缺乏设计的理论依据,有很多缺陷,实际应用中存在许多问题,因此板形质量远远达不到实际生产的需要。针对此问题,本文以900HC冷带钢轧机弯辊液压系统为对象,对基于GA(遗传算法Genetic Algorithm)的模糊神经网络控制理论在该轧机液压弯辊伺服系统中的应用进行了研究。 本文在全面了解液压弯辊控制系统、液压伺服系统的建模方法和仿真及优化的基础上,主要以理论计算分析和仿真验证为主要手段,建立了更加适用于工程实际的数学模型,该模型不仅能准确地体现系统的动态特性,而且为获得系统和元件的准确参数提供了理论依据,同时在建模过程中还考虑了一些常被简化和忽略的非线性因素、外在干扰的影响。在模型的实现方面,本文充分利用了现代仿真技术和计算软件,使用软件Matlab中的SIMULINK动态结构图实现了系统仿真,分析仿真结果,指出了弯辊液压控制系统存在的缺点及传统控制方法在改善此缺点方面存在的不足。为此,在综合现代智能控制方法的基础上,该文设计了一种新的基于GA的模糊RBF(径向基函数神经网络Radial Basis Function)神经网络控制器,并将其应用于HC轧机板形液压控制系统中,仿真结果表明,该智能控制器比传统控制方法PID能更好的改善液压系统的动静态特性,提高了板形控制精度,从而也验证了该控制器的良好性能。