地下卷取机是热连轧生产中十分重要的机械设备，作为热连轧的收卷设备，其工作性能的好坏直接影响到产品的最终质量和整个工作机组的生产效率。为了保证卷取控制具有良好的性能，使得卷取过程具有合理的扭矩，更好的完成生产要求，就要提高张力控制系统的性能，做好传动最大扭矩的预测，为实际生产提供可靠的科学依据。本课题以武钢工程项目为背景，对地下卷取机做了整体分析介绍，并运用Simulink和BP神经网络系统对带钢卷取的最大扭矩进行了预测。具体包括：1）细致研究了生产现场地下卷取机的主要组成，介绍了卷取区域的相关设备及其作用；分析了卷取工艺过程（准备、正常、收尾三个阶段）。2）对地下卷取机卷取扭矩组成进行了详细分析，根据各力矩与卷径间的关系建立了动力学方程，并运用Similink软件建模仿真，从理论层面对卷取扭矩进行模拟，并给出了部分规格带钢卷曲过程扭矩变化图。3）在理论分析的基础上，针对测试钢种进行扭矩测试。对实际测试数据进行分析整理，并以实际测试数据为依据，利用BP神经网络建立两个模型，利用算法学习对象的典型变量样本，并反馈目标逼近值。完成模型训练过程，分析误差范围及产生误差原因，确定模型可行性。运用两个模型分别针对目标型号带钢进行预测，给出最大扭矩预测值。4）对扭矩分析预测进行总结，并指出分析应注意的问题及改进方向。