厚度与板形精度是板带产品的两大质量指标。目前随着轧制理论、控制理论和人工智能理论的发展，以及它们在轧制过程中的应用，使得板带产品的厚度精度与权形指标有了很大的提高。然而，对单机架特种轧机采用专门的控制技术，实现微米级带材精度的控制，仍是目前板厚控制领域研究的热点问题之一。工作辊可轴向移动的HCW轧机，对于提高弯辊力的控制效果以及均匀工作辊的磨损都非常有利，近年来在实际工程中得到了较为广泛应用。本文以获1999年度国家科技进步二等奖项目“IGC 650HCW冷带轧机成套设备的研制及关键技术的研究”中的子项目“IGC650HCW冷带轧机控制系统研制”为主要内容，全面、系统地研究了HCW轧机采用内辊缝控制技术的理论以及具体实现中的一些关键问题。 对于液压缸位移闭环的厚控系统的动态数学模型分析与综合，目前国内外已有许多学者进行了深入的研究，但对于内辊缝闭环的厚控系统的动态数学模型分析与综合研究的甚少。本文对内辊缝控制的HCW轧机，引入了辊缝闭环轧机刚度概念，实际测定了辊缝闭环轧机刚度与缸位移闭环轧机刚度，用机理分析方法建立了内辊缝闭环厚控系统的动态数学模型。 上述的动态数学模型能否真实描述实际系统，本文依据现场实测数据对两种闭环实现的厚控系统在特定情况下进行了系统辨识，在此基础上对厚控系统的两种位置内环控制进行了控制参数寻优仿真研究，并与忽略次要因素化简后的仿真结果进行了比较，简化了内位置环的动态数学模型。同时给出了以位移和张力进行带材厚度调整的厚控系统的控制系统结构图。为内辊缝控制的HCW轧机厚控系统建模提供了理论依据。 针对厚控系统位置内环被控对象存在慢时变和随机干扰的情况，对位置内环进行了自校正控制以及基于神经网络自校正控制的理论研究。仿真试验结果表明，对厚控系统位置内环采用自校正控制，可以很好地克服被控对象的慢时变和随机干扰对系统的影响。在此基础上对厚控系统位置内环增设一定程度的非线性影响，进行了非线性系统基于神经网络自校正控制的理论分析与仿真试验，得出基于神经网络自校正控制具有一定非线性控制能力的结论。 根据实际系统具体实现上存在的若干问题，本文经过理论推导以及现场测试与实验，提出了压力内环不完全微分控制技术、根据卷径测量值实时改变张力环放大系数的在线修正控制技术、根据轧制速度实时改变厚度控制环节积分时间常数的可变积分时间常数自适应控制技术、HCW轧机内辊缝闭环厚控系统弯辊力补偿控制技 燕山大学工学博士学位论文术等一系列关键控制技术。由于这些技术的应用，使得650HCW轧机所轧带材厚度精度达到了 0．120土 0．002mm，为国际先进水平，对同类轧机控制系统的研制与改造具有重要的指导意义。 厚控系统模型设定中，针对实际系统运行时两种位置闭环工作状态切换的不确定性，对辊缝设定值首次提出了“基于框架历史实测存贮修正”的自适应修正方法，经大量现场实测数据推演证实了该方法的有效性，为采用以表格方式进行参数设定与自学习研究提供了一种理论方法c