本文在参阅国内外大量相关文献的基础上,对铜板轧制控制系统的数学模型和总体控制结构进行了分析,尤其对总流量控制理论进行了比较深入的探讨和研究,对控制系统中执行中需要分析了一些问题进行了论述。详尽的分析和论证了基于总流量控制理论的BP神经网络预测控制理论及其设计方法,并对BP神经网络在铜板轧制控制中的应用提出了自己的见解和主张,为BP神经网络在铜板轧制的应用提供了可能性。针对所需预测信号的相关测量参数的变参数性,本文提出在总流量控制理论的基础上提出BP神经网络预测控制的思想,其实质是利用误差反馈模型的神经网络产生预测信号,用优化算法求出控制律,从而实现对变参数系统的预测控制。神经网络选择具有良好的函数逼近功能的BP网络,首先对被控对象进行离线辨识,辨识模型达到一定精度后,在线递推得到预测模型,最后通过极小化性能指标函数得到最优控制律,并把此控制律应用到轧机控制模型进行优化控制,对BP神经网络控制在铜板轧制这样快速系统中的应用提供的可行性研究,进一步拓宽了预测控制的应用范围。本论文的目的就在于分析基于总流量控制理论基础上的BP神经网络在现实应用的可行性,并提出自己相关的见解和主张,为将来BP神经网络能在现实中应用打下了一定的基础。