目前众多H型钢生产线轧后冷却过程中冷却效果不理想，导致了H型钢严重的质量问题，如使用过程中翼缘和腹板间出现裂纹，这主要是温差过大导致残余应力过大造成的。因此，提高H型钢控冷效果对改善总体产品质量，确保国民生产建设使用到安全可靠的型钢产品，提高企业收益具有较大的现实意义。　　 鉴于以上情况，本文从自动化控制角度进行研究，利用现代过程控制理论和神经网络技术及遗传算法理论，设计了基于BP神经网络和遗传算法的智能PID控制器，使轧后在线冷却的控制得到优化，提高了冷却效果。　　 首先，深入研究了H型钢冷却控制系统的构成、控制功能实现及H型钢控冷工艺，对H型钢控冷有一个深入的认识。然后分析了目前应用于H型钢生产线的常规PID控冷控制器，找出其不足，在前期以现场检测的实际参数为依据开发的控冷模型的基础上，设计了基于BP神经网络的智能PID控制器，此控制器能根据系统动态特性自动在线调节PID参数，提高了系统响应速度和设定值跟踪特性。并且研究了遗传算法在H型钢冷却控制器中的应用，设计了基于遗传算法整定的PID控制器，仿真结果表明响应速度得到进一步提高，并且在加入干扰后能够迅速稳定，抗干扰能力强。最后在BP神经网络PID控制器设计的基础上，加入了遗传算法对神经网络初始权值的参数寻优，仿真结果表明调节时间较BP网络PID控制下的调节时间更短，而且改善了BP网络PID控制下的轻微超调问题。　　 实验证明，本文设计的智能PID控制器能够满足冷却控制要求，对于改善控冷效果，提高产品质量有重大意义。并且，对同类控制过程优化也有一定的意义。