冷轧机液压 AGC 系统 GPC 控制仿真研究 

 

 

摘要：冷轧机液压 AGC 系统已经成为现代带钢轧机中控制带钢厚度的关键设备，其动态性能

具有大惯性、大时滞、非线性等特点。通过参考典型的液压元件的作用机理，建立了冷轧机

液压系统的数学模型。利用基于支持向量机(SVM)的广义预测控制（GPC）算法对液压系统进

行控制，构成了液压 AGC 计算机仿真系统，仿真结果表明：SVM 学习速度快，在小样本情况

下具有良好的非线性建模和泛化能力；基于 SVM 的 GPC 算法具有很好的控制性能。 

关键词：冷轧机；液压 AGC；支持向量机；广义预测控制 

 

Simulation Research on Generalized Predictive Control of Hydraulic AGC System of 

Cold Strip Mills 

Abstract: Hydraulic automatic gauge control (AGC) system has become one of key equipments to 

control exit strip thickness in strip rolling mills, which has dynamic performance of big inertia, 

time lag and nonlinear so on. Mathematics model of hydraulic system is founded in whole based 

on the action principle of some representative hydraulic components. Hydraulic system is 

controlled with algorithm of Generalized Predictive Control (GPC) based on Support Vector 

Machine（SVM）, which forms simulation system of hydraulic AGC by computer and whose 

simulation results show that SVM can be trained quickly and has good ability of modeling 

nonlinear process and good generalization under small data set available; GPC algorithm based on 

SVM model shows satisfactory performance. 

Key words: Cold Strip Mills; Hydraulic Automatic Gauge Control; Support Vector Machine 

(SVM); Generalized Predictive Control (GPC) 

 
0、引言 

冷轧带钢的纵向厚度精度是衡量板带轧制生产过程中带材质量好坏的重要指标之一。提

高带材的纵向厚度精度对提高企业的经济效益具有非常重要的意义。液压 AGC 系统是控制冷

轧带钢厚度精度不可缺少的关键技术之一，因此对它的研究具有重要的理论和实际意义。 

支持向量机（Support Vector Machine，以下简作为 SVM）是建立在统计学理论

【1】

基础

上、以结构风险最小化为准则的一种神经网络，在很大程度上解决了模型选择与过学习、非

线性、维数灾和局部最小点等问题。广义预测控制（Generalized Predictive Control，以下简
作为 GPC）具有预测模型、滚动优化和反馈校正三个基本特征，具有优良的控制性能和鲁
棒性，它被认为是具有代表性的预测控制算法之一，已大量应用于工业过程中。 

对于非线性系统，非线性预测控制技术得以实现的最重要的因素是实用的非线性预测模

型。因此本文利用 SVM 建立液压非线性系统的预测模型，提出了基于 SVM 的 GPC 算法。 

 
1、AGC 控制系统组成 

采用全液压压下控制系统，由上位机进行必要的轧制参数设定，然后将设定值传到下位

机，由下位机的基础自动化部分实现轧机辊缝的自动调节和控制。其系统构成如图 1 所示。        

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