经过几十年的发展，我国已经成为了钢铁生产和消费的大国。钢铁轧制技术在钢铁生产中具有极其重要的意义。板形控制系统是保证板带材质量的重要生产环节，但现代板带材连轧生产是一个多变量、强耦合、深度非线性和时滞的复杂过程，受传统轧制理论水平的限制，无法进一步提高板形控制精度。本文从传统的板形控制系统的局限性出发，提出了基于预测控制的板形控制策略，具体而言，本文做了以下几方面独创性的工作。　　 (1)本文深入研究了板形控制系统和板厚控制系统的耦合机理，建立了板形控制系统和板厚控制系统的动态数学模型。因为常规PID控制器不能解决板形控制的耦合问题，所以本文对板形板厚综合控制模型的耦合度进行了定性分析，提出了一套合理的控制变量与被控变量的配对方案，为板形解耦控制提供了理论模型。　　 (2)针对板形控制系统耦合与滞后的存在，采用了前馈解耦网络，但一个线性的、定常的解耦补偿网络在被控过程中发生工作点变化时，不具有适应性，可能造成系统不稳定。因此，引入了递推滑模预测控制方法，将耦合作为一种扰动和其他扰动合并，消除其对解耦控制的影响。预测控制不仅抑制了系统的时滞，同时也减小了递推滑模的抖动。　　 (3)为了消除板形控制过程中存在的板形板厚耦合和时滞的影响，提出了可调误差权重广义预测解耦控制方案。通过在线调整系统各个支路中的误差权值大小来改变相应支路的控制输入，降低了支路之间的耦合影响，其特点是算法更为简单有效，计算量小，适用于生产现场的时实控制。　　 (4)为了克服液压弯辊系统的建模误差、非线性时变参数的变化和不可测扰动，本文将通用模型算法应用到液压弯辊控制系统中，设计了基于输入等价干扰的通用模型控制系统。该方法不但系统参数物理意义明确，调整简单而且抗扰性强。　　 (5)针对通用模型液压弯辊控制系统自适应性较差的问题，将预测控制思想引入到通用模型控制中，并采用了改进的最小二乘支持向量机，建立了误差预测模型，提高了预测误差的精度和系统的鲁棒性。