液压控制系统中常常同时存在位置控制和力控制，两者如果直接相互切换，会产生一个瞬时的波动，从而影响系统的精度和稳定性。在热连轧带钢生产中，夹送辊的作用是弯曲带钢头部，引导带钢进入卷取机，在抛钢后，与卷筒间建立张力。夹送辊采用液压驱动，属于电液伺服控制，其控制系统包含位置控制、力控制及之间的切换等，它的运行性能直接影响到生产线的状况、产品质量和产量。本文的研究目的就是设计控制器使夹送辊能稳定、准确、快速的进行位置与力系统的控制，并实现无抖动的切换。实际轧机的液压伺服控制系统中，工况复杂，现场存在较多的不确定因素的外负载干扰，被控对象具有很大的参数跳变，并且液压伺服系统本身就具有死区、滞环、明显的非线性、不确定性等特点，很难精确建立系统的数学模型，这就使得经典PID控制无法满足系统的某些性能要求。本文结合了神经网络的自学习、大规模并行处理能力与模糊控制的易于理解、鲁棒性强的特点，采用了模糊神经网络PID的控制方法，动态的根据实际情况来实时调节PID的参数。本文第二章对夹送辊控制系统进行了分析，并根据实验台的参数建立了电液伺服系统的动力学模型。第三章详细介绍了模糊神经网络PID控制器的原理与设计过程，在simulink中搭建系统模型并进行不同条件下的仿真对比。仿真结果表明了新控制器在系统控制性能上面有很大的提升。第四章是实验的验证，在实验台上模拟夹送辊的工作状态，验证各个控制器在实际运行中的性能，得到与仿真相同的结论。本文通过改进的PID控制，实现了电液位置系统与力系统之间的平稳切换，达到了稳定、准确、快速的要求，并通过大量的实验验证了理论的正确性。