在轧机液压AGC系统优化控制的研究中,液压系统的稳定性对轧机的安全经济运行有至关重要的作用。轧机液压AGC系统具有多变量、非线性、强耦合等特点,并且轧件自身特性、轧制工艺、温度等诸多因素都会影响钢板的厚度变化,故而传统的PID控制难以将钢板厚度偏差控制在规程中允许的范围内。因此将模糊控制和神经网络控制相结合,设计了基于模糊RBF神经网络的PID控制器,实现了PID控制器参数的在线自整定。仿真结果表明,模糊RBF神经网络PID控制比传统的PID控制超调小且调节时间短,鲁棒性好,为系统优化提供了科学依据。