连续退火炉快冷段带钢出口温度的精度直接影响带钢的组织性能和力学性能,是保证带钢质量和板形良好的重要因素。快冷段冷却过程工艺要求严格,控制手段复杂,在各冷却段中起着主导作用,所以对连续退火炉快冷段带钢出口温度进行控制,成为连续退火线带钢生产中的重要环节,具有重要的现实意义。本文的主要研究有:(1)以本钢二冷轧连续退火线为研究背景,分析了连续退火生产线的工艺流程和带钢的退火工艺。在研究连退炉快冷段带钢冷却过程控制的基础上,分析了带钢快冷段温度控制中存在的问题。(2)针对温度控制中的大滞后、时变性问题,分析了PID控制,PID-Smith预估控制,模糊PID-Smith预估控制策略的控制效果,并提出将模糊神经网络控制策略应用于带钢冷却控制。(3)为了提高系统的自适应能力和抗干扰能力,设计了基于Smith预估的模糊神经网络PID控制器,将模糊神经网络与常规PID控制器相结合,调整PID控制器的三个参数,以实现对快冷段带钢出口温度的精确控制。并在SIMULINK环境中进行了仿真研究,分析了系统的控制效果和抗扰性能。考虑到被控对象模型的时变,大滞后性,对预估模型和对象模型不匹配的情况进行了分析,比较了传统的PID-Smith预估方法和本文采用的模糊神经网络PID-Smith预估控制的效果。结果表明本文采用的控制器有效地克服了采用PID控制器和PID-Smith预估控制器的缺点的缺点,也解决了模糊PID控制由于隶属函数和模糊规则选取不当造成的控制缺陷。即本文针对于带钢冷却控制系统所设计的控制器具有较好的控制效果。