轧辊是轧机最主要加工部件和消耗部件之一，其使用特性直接影响轧机产量、带钢质量和生产成本，同时还决定轧钢生产整个工艺过程的稳定性。 梅钢热连轧机没有摩擦系数模型，各机架摩擦系数采用定值，引起200～300吨轧制力差别。导致模型自学习、自适应系数较大变化，造成轧制不稳定和带钢厚度精度波动。另外目前梅钢轧辊辊耗为0.6公斤/吨，辊耗偏大。此外，梅钢热连轧轧辊一直处于被动使用状态，在一些关键工艺制度上，如辊型，在生产工艺变更同时没能及时进行改进，导致生产的带钢部分出现平直度不良。 本课题采用实验研究、实测数据分析和BP神经元网络算法相结合，应用多元线性回归方法，建立各机架摩擦系数模型，并在实际应用中逐步提高轧制力预报精度，从而进一步改善模型精度，提高轧机自动控制水平，确保轧制产品质量。同时重新优化轧辊辊型和使用工艺，并深入分析轧辊磨损的基本规律，采取有效措施减小轧辊磨损。 主要研究成果如下：·从现场采集大量数据，采用BP神经元网络算法，应用VisualBasic6.0编制预测摩擦系数的应用软件，并用NeuroShell2软件对预测结果的误差进行了测试和检验，所得预测结果误差都在5％以内；·针对梅钢生产实际情况，主要考虑压下率、轧制温度、轧制力、弯辊力、窜辊量、轧制速度、板坯宽等因素对摩擦系数的影响，采用多元线性回归方法建立符合现场的摩擦系数模型，并逐步在实际应用中提高轧制力预报精度；·跟踪现场44只轧辊的应用情况，分析了轧制条件(包括粗糙度、轧辊温度、冷却水等)对轧辊磨损的影响，归纳了轧辊磨损(包括工作辊磨损和支撑辊磨损)的一般规律，并在实际应用中采取有效措施减小轧辊磨损；·对Fl～F3机架CVC轧辊采用五次曲线进行分析，能根据轧辊工艺参数确定实际磨削时的辊型系数，改变了POMINI公司磨床磨削轧辊辊型系数没有具体计算式的现状；·针对F1～F3机架CVC轧辊，推导了等效凸度与窜辊量间的三次函数关系，弥补了现场对这一问题认识上的盲点；·对F4～F6机架平辊，从理论上分析了辊型设计的计算公式，并对轧辊预磨凸度进行优化，进一步改善了带钢平直度；