热轧卷取机是热轧生产线中非常重要的设备,其工作性能主要取决于张力控制的效果。张力控制的好坏直接影响到成品钢卷的最终品质,为保证卷取控制系统具有良好的性能,关键是要提高卷取机张力控制系统的性能,保持恒张力卷取,减少张力波动。本课题以工程项目为背景,针对正常卷取阶段的张力控制展开研究。张力控制有三种方式：直接张力控制、间接张力控制、复合张力控制。大多数的实际工程项目中应用的是间接张力控制方法,这种控制方法的缺点是不能检测到张力的大小,控制精度差,容易产生张立波动。所以本文提出用软测量的方法来测量张力的大小,并在间接张力控制的基础上加上张力反馈,形成张力控制闭环,建立复合张力控制系统,从而更好的控制张力的恒定。本文建立了复合张力控制系统的数学模型,给出了前馈电流补偿值的计算方法,设计了电流调节器和张力调节器。鉴于一般的PID整定方法不能获得较好的控制效果,本文提出用模糊PSO算法来优化张力调节器PID参数,通过仿真分析,此种方法的控制效果更好。鉴于卷取机张力控制系统的复杂性、参数时变性,固定PID参数不能满足控制要求,本文分析了被控对象参数变化规律,分析得知,被控对象主要变化的参数是机电时间常数Tm,其他参数几乎不变。所以本文采用离线优化、在线调整的方法,通过卷径计算出系统的机电时间常数,然后用改进PSO算法对多个时刻的被控对象精确数学模型进行优化,得到数组PID参数,然后利用BP神经网络拟合的方法建立卷径D和PID参数之间的对应关系,这样在卷取过程中通过计算卷径来动态调整张力控制器PID参数。仿真分析表明,此种方法很好的解决了系统参数变化对系统性能的影响。