板形和板厚是带钢质量的重要衡量标准。然而,在板形板厚综合系统中,板形控制会影响到板厚控制效果,而板厚控制也会影响到板形。板形板厚系统是有强耦合性的非线性系统,因此,需要提出一种控制策略,实现板形板厚的解耦和控制。针对板形凸度与板厚存在耦合关系这一问题,构建以辊缝和弯辊力的变化量为输入、板厚和板凸度的变化量为输出的板形板厚耦合数学模型,提出了基于前馈解耦器的鲁棒控制方法,利用前馈补偿解耦的方法对系统进行解耦,得到近似的两组单输入单输出系统,设计了鲁棒∞H控制器对解耦后的系统进行控制,并与基于PID前馈解耦控制进行仿真对比分析。结果表明,鲁棒前馈解耦控制策略解耦效果优于PID前馈解耦控制,相比之下,系统的响应时间减少了0.3-0.5s,当系统模型参数G11等发生±5%的摄动时系统的动态响应性能依然良好。针对板形控制、板厚控制和前后机架张力耦合影响关系的四输入四输出模型。利用逆系统理论设计了基于模糊聚类方法的神经网络逆解耦器,实现冷连轧综合耦合模型的线性化解耦,并通过设计基于免疫云粒子群优化的神经网络等效滑模控制器对解耦后系统进行闭环控制。结果证明,这种控制器具有很好的跟踪效果和鲁棒性,相比于PID控制器,等效滑模控制器将响应时间缩短了0.3s左右,超调量至少降低了50%,同时,当参数Q发生±10%的摄动时,系统能够保持稳定运行。