随着钢铁行业的不断发展,热轧板带钢的需求不断增加。卷取张力控制已经成为国内外研究的热点,张力控制的好坏直接影响到产品的质量,因此研究热轧卷取张力控制越来越重要。而在卷取张力控制系统中,由于卷取张力控制系统是一个复杂、非线性、时变的系统,使得卷取恒张力控制成为一个复杂的控制问题,本文以卷取张力为研究对象,主要研究内容如下：首先,阐述了论文的研究背景、目的和意义,细致研究了卷取张力控制发展的历史和现状,以及目前用于卷取张力控制系统的几种智能控制方法。分析了神经网络在卷取张力控制中的应用现状。其次,阐明了卷取张力控制系统设备和工艺流程。通过对卷取方式的分析,选择复合张力控制方式。先从卷绕力矩入手,可知张力受转速影响。然后对卷取张力控制系统的卷筒力矩组成进行研究,可知张力还与励磁磁通和电枢电流相关,可以采用最大力矩法保持张力恒定。经过详细研究卷取张力控制系统的原理,确定了控制方式为三环控制系统。通过对张力环节和直流电机进行分析,设计了电流、转速和张力三个控制器,建立了卷取张力控制系统模型,并分析了惯性力矩和摩擦力矩的补偿方法和卷径的计算方法。最后,由于卷取过程中卷径不断增大,导致飞轮转矩增大,致使电力拖动系统机电常数会产生变化。针对卷取机张力系统的复杂性、非线性、时变性的特点,深入研究了BP神经网络的结构和算法。分别进行卷取张力控制系统PID控制和BP神经网络PID控制仿真,得出张力系统在不同控制算法下的响应曲线和抗干扰曲线,验证了BP神经网络PID控制的可行性,结果也表明BP神经网络PID控制减小系统超调量,改善系统抗干扰性能,适用于卷取张力控制系统。