液压自动位置控制(Automatic Position Control,APC)系统是整个冷轧板厚控制系统的关键控制和执行部分,直接影响冷轧板带材的最终成型质量,因此研究如何提高APC系统性能就显得尤为重要。APC系统大多采用PID控制器,这种控制方式可调参数少,且参数整定依赖人工经验。分数阶PID继承PID控制器一切优点,且新增加的微分阶次γ、积分阶次μ,使分数阶PID控制器拥有更多的自由调节度。针对分数阶PID的参数优化问题,采用智能算法实现分数阶PID参数的自整定,避免人工调节的繁琐过程,并对此进行深入仿真研究,主要内容包括以下几个方面:通过机理建模的方式,分析APC系统中伺服放大器、伺服阀、液压缸和传感器的工作原理,进而建立APC系统非线性及线性数学模型。并分别讨论了分数阶微积分的间接和直接实现方式,接着对分数阶PID各个参数的意义和作用进行说明,为后续章节基于智能算法的分数阶PID参数自整定做准备。为有效提高APC系统的快速性和稳定性,分别针对APC系统时域和频域指标设置目标函数。并且对多目标粒子群算法加以改进,提升算法的收敛速度和精度,采用这种改进后的多目标粒子群(Improved Multi Objective Particle Swarm Optimization,IMOPSO)算法离线优化分数阶PID参数,提高APC系统的时域响应特性和鲁棒性。针对分数阶PID控制器参数在线优化问题,采用RBF神经网络根据输入输出情况实时整定控制器参数。同时,通过特殊的编码方式,采用带有2次变异机制的粒子群(2 Mutation Swarm Particle Optimization,2MPSO)算法对其网络初始参数及其拓扑结构进行全优化,以提升APC控制系统的在线控制精度和抗干扰能力。