近年来,随着冶金行业的不断发展,冷轧带钢产品在社会应用、生活等方面得到了越来越多的应用。由于单机架的灵活和投资少的特点被广泛应用于冷轧带钢生产中。单机架过程控制系统对生产出的带钢的质量好坏有着很大的影响,是整个冷轧过程顺利进行的关键环节,并是不可缺少的一个环节。本文对单机架过程控制系统中的模型设定和计算进行了研究,并利用神经网络和数学模型结合的方法对轧制力预测进行了研究,并应用了离线模拟计算。主要研究内容包括：本文先通过过程控制系统的主要应用入手,利用了多种负荷分配模式和根据带钢的轧制计划号相结合确定生产道次和各道次压下量。并在经典的轧制负荷分配求解的基础上,利用速度和各道次压下量结合的方法进行了功率平衡模式的负荷分配,根据单机架的可逆式特点,和带钢的层别表数据确定了张力制度,使轧制可以尽量发挥最大功效。在设定完成之后利用经验公式和理想模型进行了数学模型计算。由于轧制力是单机架控制系统中数学模型计算的主要数据,所以对轧制力的预测进行了研究,并学习了指数平滑法,利用其对轧制力的预测进行了自适应学习,并且进行了模拟仿真对比,之后利用神经网络和数学模型结合的方式对轧制力进行了预测,并进行了模拟仿真对比。无论是单机架数学模型的设定计算还是轧制力的预测,都与某厂生产的带钢的实际数据有很好的吻合,精度较高,适用于在线应用和指导。