热连轧带钢是钢铁产业最重要的钢材产品之一,其拥有生产速度快、实用价值高等特点,热连轧带钢的品质、生产技术代表了一个国家的钢铁产业水平。经过多年的发展,以传统控制理论为依据的生产线难以满足随着科技发展而对产品品质要求更高的市场,一些难点无法得到处理方法,新的控制理论和方法应运而生,以此来弥补传统控制方法的不足,满足市场的需要。针对以上问题,提出了一种基于改进粒子群算法优化RBF神经网络的滑模变结构控制算法。首先,通过对粒子群算法进行优化,动态改变其惯性权重,使粒子在寻优过程中不易达到局部最优值,加强了粒子搜索效率,通过测试函数证明了此改进的有效性;其次,使用改进后粒子群算法对RBF神经网络的结构及参数进行优化和改进,建立一个功能更为强大的网络模型,通过仿真实验验证了网络具有更好的拟合性能;最后,以滑模变结构等效控制方法为基础,将IPSO-RBF网络作为控制律的一部分来辨识非线性问题,通过仿真验证了该方法可以有效的减小抖振,辨识并消除外界干扰项,最终形成一个基于IPSO-RBF等效控制的离散滑模控制方法。针对带钢厚度控制系统,这里研究的主要对象是其中的一个重要的子系统——活套系统,活套系统的控制水平会直接影响厚度控制的优劣。针对活套系统中的高度和张力控制存在耦合关系,利用IPSO-RBF等效控制的离散滑模控制方法对这一多变量耦合系统进行解耦控制,实验结果说明了此方法可以解除耦合关系。解耦后的活套系统实现了高度控制和张力控制互相不受干扰,提高了系统的控制精准度,从而提高实际轧制中对带钢厚度的控制精度,轧制出更优质的产品。