热轧带钢卷取温度对带钢的组织影响很大，是决定热轧带钢加工性能、物理性能和力学性能的重要工艺参数之一。带钢的实际卷取温度能否控制在要求范围内，主要取决于带钢冷却系统的控制精度。当实际卷取温度超出要求的范围，钢卷的产品质量就会受到严重影响，所以提高卷取温度控制精度一直是热连轧领域内非常重要的问题。本文以莱钢板带厂1500mm热轧宽带线层流冷却控制系统改造项目为背景，以带钢层流冷却控制系统为研究对象，本文所研究的卷取温度控制系统是该生产线自动控制系统的重要组成部分，直接关系到整个系统的正常运行及所产带钢的组织性能和力学性能的好坏，进而影响到产品在市场上的竞争力和产品效益。本文的具体的研究内容如下：1）针对莱钢1500mm带钢热连轧项目层流冷却设备及产品质量的要求，研究分析卷取温度控制系统的硬件配置、网络结构及各部分的功能分配；确立了卷取温度控制的冷却策略；设计了直观、方便和简洁的人机交互界面；建立了基于带钢样本段微跟踪（去除阀门响应时间）的前馈控制与采用仿人智能PI控制算法的反馈控制相结合的控制方法，并采取了技术措施以改进控制效果。2）研究分析莱钢1500mm带钢热轧的层流冷却控制策略，重点对控制策略的各项功能进行了详细分析。从具体实现过程可以看出层流冷却控制过程是一个以预设定计算和前馈修正计算为主，反馈控制为辅的复杂控制系统，对该系统在实际生产中的应用进行了分析评价，提出了该控制策略存在的问题并指出了改进方向。3）通过对系统运行情况进行分析，指出了提高卷取温度控制质量最根本的是提高预设定模型的精度。基于多元非线性函数分段线性化的预设定模型对系统工作点(标准条件下预设定喷水阀门个数)的确定是通过线性插值方法得到的，不能保证其在各个厚度规格时都是准确的，考虑到人工神经网络具有较强的处理多变量、非线性的复杂过程的能力，对BP网络进行了详细的研究分析，建立了采用改进算法的BP网络卷取温度预设定模型并进行了改进，将预设定的结果应用于生产实际，结果表明所建立的模型能够可靠地给出不同厚度规格时的预设定喷水阀门个数，从而减轻了反馈控制的负担，提高了卷取温度的控制精度。