宝钢2050mm热轧厂的卷取机由于多年使用,尤其是在热轧带钢轧制速度和带钢厚度不断增加的情况下,常常出现机械、液压及电气等方面故障,导致打滑、卷取失败、轧废、压痕、松卷或塔尖等现象,造成巨大的损失.为了使得卷取机进行可靠地卷取,论文研究了踏步控制系统测试方法、非参数模型和参数模型建立方法、神经网络辨识理论和实验,以期望提高系统的动态性能.论文首先建立了踏步控制系统的传递函数模型.通过该模型可以仿真出系统的动态特性,为论文后面的研究建立基础.由于2050的卷取机已经使用了10多年,为了了解设备的现状,论文研究了一些动特性的测试方法.通过这些方法测试的数据,分析系统的非参数模型和参数模型,从而了解设备的动态品质,为现场进行故障诊断以及改善设备性能、从而提高卷取质量降低废品率提供依据.论文的最后,介绍了各种辨识方法的现场实验.通过实验可以看出正弦波方法能够准确地测试出踏步控制系统的频率特性,得出系统的固有频率和阻尼比,为现场了解系统动态特性提供有效的手段.利用伪随机信号作为系统输入的测试结果可以辨识出系统的参数模型.