完善的计算机控制功能是保证板带热连轧成品质量的关键。从现场实际出发，为保证成品的厚度、温度、板形、物理性能以及生产节奏的合理安排，需要对轧制规程进行最优化计算，以保证轧件良好的头部温度，为带钢全长的控制提供控制基准值。基础自动化与过程自动化相结合，保证了成品带钢全长的厚度、温度和板形精度。
热连轧规程优化控制
(1) 高精度的数学模型。随着板带热连轧计算机控制技术的不断发展，以及近年来板带产品结构及规格的不断拓展，作为自动化核心技术的数学模型迅速发展进而日趋成熟，有效提高了板带材控制精度并且取得了显著的经济效果。
现代轧制技术的发展为轧制理论提出了新的课题，如轧制变形区应力、应变、速度、温度的分布，轧件不均匀变形，轧制过程参数的理论解析等，以工程法为核心的传统轧制理论来解决上述问题是极为困难的，为此以数值分析方法为特征的现代轧制理论逐渐发展起来。使用有限元法将连续的变形体通过单元离散化，利用线性关系将多个微单元体组合起来描述事物整体受力和变形的复杂特性，可解决经典轧制理论所不能解决的诸多问题。
利用人工智能方法进行轧制参数的预报是近年发展起来的一种新方法。根据生理学上真实人脑神经网络的结构、功能机理的某种抽象、简化而构成的一种信息处理系统。由大量神经元经过极其丰富和完善的链接而构成的自适应动态非线性系统，具有自学习、自组织、自适应和非线性动态处理等特性，特别适合处理复杂的非线性过程。
神经网络在过程控制系统中的应用主要有单独使用神经网络和神经网络与传统模型相结合两种方式，藉此实现模型参数的计算和优化功能。它可以从大量的输入数据和所涉及的关系中进行“学习”，并从系统重复发生的事件中获得经验，特别适合同时考虑许多因素和条件的不精确和模糊的信息处理问题。
(2) 轧制规程多目标优化控制策略。随着优化理论和自动控制技术的发展，多目标优化策略开始应用于轧制规程计算过程中。以生产过程中的实际轧制数据为前提，通过优化解法获得合适的模型参数，使目标函数值达到最小，实现模型参数的优化,最终达到高精、优质的目的。
一般情况下，多目标函数中各个目标之间存在着相互制约、相互矛盾的关系(如在板带热连轧生产过程中，温度和轧制力是两个相互关联的物理量)。多目标的最优解需要权衡各个目标，在不降低某个目标的前提下提升其他目标，优化任务就是找到一组对各个目标都有很好权衡的解的集合。单纯形加速法、黄金分割法、Powell法、等式目标函数最优化方法等被大量应用到多目标函数求解过程中，根据实际需要可以灵活地选取优化算法对目标函数进行求解。
由于数学模型本身存在误差，以及轧制过程状态变化引起的模型预报偏差。需要通过对数据的在线检测实时地修正数学模型中的关键参数，使之能自动适应过程状态的变化，减小过程状态变化所造成的误差，提高模型的预报精度。
热连轧厚度控制技术
带钢纵向厚度精度是最重要的技术指标，也是最主要的控制指标之一。自动控制系统作为提高热轧板带厚度尺寸精度的最重要的控制手段，已经成为现代热轧板带生产过程中不可或缺的重要组成部分。多变量控制、鲁棒控制、最优控制、自适应控制、解耦控制等控制理论最新成果和模糊控制、神经网络等新的人工智能技术已被应用于板带厚度控制领域，获得了最佳控制性能。
为了取得好的控制效果，针对板带轧制特点,开发了各种厚度自动控制策略(AGC)控制算法及组合使用策略，根据轧制过程中的控制信息流动和作用情况不同，板带热轧过程中常用的厚度控制策略和厚度补偿控制功能可以归纳为:
(1) 厚度计AGC。传统厚度计AGC作为一种模型控制方法，其理论基础是轧机弹跳方程。弹跳方程的基本假设如下:
1) 轧机弹跳方程为精确的线性方程，即轧机刚度系数为常数;
2) 计算刚度系数和实际刚度系数之间无偏差。
由于轧机各部分零件以及轴承之间存在间隙和接触变形，轧机弹跳量和轧制力是非线性关系，特别是在小轧制力段，计算刚度系数和实际刚度系数之间存在无可避免的偏差。因弹跳方程无法为厚度计AGC提供精确的厚度偏差值，在使用基于弹跳方程的厚度计AGC进行控制时，经常出现计算厚度偏差与实际厚度偏差存在较大差异甚至符号相反的情况，造成了厚度控制的不准确甚至错误调节。
为了克服轧机刚度对弹跳方程的影响，采用轧机弹跳特性曲线来计算轧机出口带钢厚度。机架弹跳量为轧机牌坊弹跳和轧机辊系挠曲两个量之和。厚度计AGC通过轧机牌坊弹跳特性曲线和轧机辊系挠曲特性曲线记录轧机弹跳特征。
(2) 前馈AGC。前馈AGC对板带在前一机架由水印等因素造成的厚度偏差进行测量，跟踪记录厚度偏差分布并存储到列表中，当一段带钢到达下机架时，厚度偏差值从列表中取出，用其计算辊缝修正值调整下游机架的辊缝，以纠正前一机架的厚度变化带来的偏差。
(3) 监控AGC。带钢厚度是热轧板带产品最重要的考核指标之一，监控AGC的控制效果直接关系到成品厚度质量。监控AGC为纯滞后系统，而从控制角度而言，测量和控制过程之间滞后时间越长系统越不稳定。为此，采用Smith预估器对纯滞后系统进行补偿可以有效提高控制系统的精度和稳定性。
热连轧张力控制技术
板带热连轧生产过程中，为保证连轧顺利进行,采用微张力轧制，精确的微张力控制能够避免轧件被拉窄、缩颈等对成品造成的不良后果。
现代轧制生产中，精轧机组前部机架压下量较大，一般采用无活套微张力控制。用无活套方式代替活套提供张力并进行张力匹配时，带材在相邻机架间被拉紧，带材上的张力可通过电机转矩测出，而后通过调整主电机的速度以保持恒定张力。无活套微张力轧制技术主要有微张力控制FTC(Free Tension Control)、无活套最优多变量微张力控制LTC 等。
1971 年日本提出了微张力控制方法，并在日本钢管、福山制铁所及新日铁公司成功应用，其适用于对大断面轧件的张力控制。我国武钢引进日本的微张力技术控制热带坯连轧获得成功，该技术具有设备及控制系统简单的优点。
由于张力的变化对连轧成品厚度控制精度、板形的影响非常大，因此在精轧机组后部机架的轧制中，必须保持恒定的微张力。要达此目的，必须保证具有低惯性、响应快速的活套机构; 在控制上,必须保证有恒定的小张力控制。在采用活套保证秒流量相等、控制张力恒定方面，人们做了大量的工作，从活套装置本身及其控制精度方面都取得了长足的进步。带钢热连轧机配置了低惯量快速活套装置，实现了小张力微套量轧制，可避免带钢被拉窄等。根据现场仪表配置和活套控制要求，活套控制系统的主要功能包含: 活套高度控制、活套张力控制、活套解耦控制、软接触控制、防甩尾控制以及流量补偿控制等。
热连轧温度控制技术
温度是板带热轧过程中非常重要的物理量，是控制轧制与控制冷却的重要内容，带钢的温度不仅关系到轧制力的大小、宽展和前后滑等参数以及轧辊的温度场，并最终影响到成品尺寸精度、板形和组织性能等。
(1) 终轧温度控制技术。
机架间冷却是实现终轧温度控制的主要手段，是控制轧制与控制冷却的重要组成部分，其主要作用是通过调节机架间冷却水流量和压力控制带钢温度。喷射到带钢表面的冷却水会使带钢表面覆盖一层水膜,从而降低了带钢的氧化速率，起到抑制氧化的作用,此作用对精轧机组的前部机架尤为明显。
机架间的冷却控制是复杂的过程，具有典型的滞后性，带钢在精轧入口到出口的运行过程中，影响金属传热的因素较多，深入分析并掌握金属在轧制过程中的传热规律并且建立机架间冷却过程控制系统软件解决方案，对提高精轧机架间冷却控制精度，提高带钢全长温度控制精度以及热带钢产品的外形与组织性能至关重要。
终轧温度控制FTC (Finishing TemperatureControl)是板带热轧过程控制的重要内容。L2级过程控制计算机与L1级基础自动化以设定和反馈相结合的方式通过调整带钢穿带速度、轧制速度和机架间冷却水喷嘴状态，达到控制热带终轧温度的目的。热带在精轧区的控制是典型的大滞后过程，其设定计算的精度是决定终轧温度控制精度的关键。
随着计算机技术的不断发展，机架间带钢温度的计算模型也经历了由简单粗略到复杂精确的过程。通过使用卡两头分配中间法、线性回归模型法和曲线法估算带钢在各机架间的温度，为轧制力、轧机功率等重要工艺参数计算提供参考。另外，可以对轧制过程中带钢厚度和宽向上的温度分布进行离线模拟计算，研究带钢内部温度分布规律，进而提高轧制过程的模型计算精度和过程控制精度。
(2) 轧后冷却控制技术。
板带热连轧后的冷却过程是一个复杂的换热过程,主要包括空冷对流换热、辐射换热、水冷对流换热、与辊道的接触传热和带钢的相变潜热等。轧后冷却数学模型的控制精度直接影响产品的组织和性能。基于传热学理论，对轧后冷却过程的换热机理及轧件温度变化规律进行深入研究，建立能够满足生产高附加值产品要求的温度计算模型具有重要的现实意义。
控制冷却技术作为TMCP技术的重要组成部分，通过改变轧后冷却条件来控制相变和碳化物的析出行为，从而改善板带组织和性能。近年来在轧钢企业、研究单位和设备厂家的共同努力下，我国板带热连轧后冷却系统的能力明显增强。但是，随着用户对钢材质量和性能的要求越来越高，且对开发出高附加值新产品，如超级钢、双相钢和相变诱导塑性钢等的需求，对冷却系统提出了更为严格的要求。此外，当代社会面临着越来越严重的资源、能源短缺问题，板带热轧生产也必须遵循减量化(Reduce)、再循环(Recycle)、再利用(Reuse)、再制造(Remanufacture)的4R 原则，即采用节约型的成分设计和减量化的生产方法，获得高附加值、可循环的钢铁产品。为了满足这些要求，东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室开始开发冷却能力更强、冷却均匀性更好和冷却功能更多的新一代轧后冷却技术，即基于超快速冷却和层流冷却的新一代TMCP技术。
随着TMCP技术的不断发展，层流冷却模型将关注的焦点转移到冷却的均匀性、冷却路径、微观组织和组织性能的精确控制方面。板带热连轧轧后冷却过程数学模型主要有: 指数模型、统计模型、统计理论模型、差分模型和人工智能模型等。
世界各国都在不断地改进轧后冷却过程的数学模型和控制策略。近年来，层流冷却模型的控制精度得到明显提到，东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室开发的在线层流冷却控制系统的控制精度可达±18℃，命中率达96%以上。
热连轧板形控制技术
板形是热轧板带的重要质量指标之一，包括带钢横截面(垂直于轧制方向)几何外形和沿轧制方向表现的平直程度两个方面的内容。由于板形控制系统是一个复杂的工业控制系统，具有多扰动、多变量、强耦合、有惯性、有滞后的特点，因此不仅需要精确的数学模型，更需要具有先进的控制思想。
对于板带热连轧机组，精确的板形控制模型是建立板形控制系统的基础。20世纪70年代末日本新日铁引入板形干扰系数和板凸度遗传系数的概念，建立了一种基于遗传理论的在线板形控制模型。我国众多专家学者采用目标函数法、遗传算法、BP神经元网络建模方法、三维控制模型法等研究了包括轧辊热膨胀、轧辊磨损、轧辊挠曲以及CVC辊型的数学模型，优化了弯辊力和轧辊横移位置的控制量、发现了板形平直度生成及遗传规律,得到轧制力分布、辊间压力分布、张力分布以及轧辊压扁和挠曲分布规律，建立了板带热连轧多机架板形控制数学模型。
板形控制技术从控制途径上可以划分为工艺方法和设备方法两大类。工艺方法主要包括以下几种:
(1) 合理安排不同规格产品的轧制及合理制定轧制规程。
(2) 采用轧辊调温法改变工作辊的温度分布,通过改变工作辊的热凸度来控制板形。
(3) 采用张力控制法改变张力横向分布来调节轧制力的横向分布，进而影响工作辊的挠度和弹性压扁的分布，并改善辊缝内金属的流动状态，实现对板形的控制。
(4) 采用异步轧制法使轧件在上下两个圆周速度不同的轧辊间完成轧制过程。在形式上分为异速异步轧制和异径异步轧制，使轧件在变形区受到搓轧作用，消除摩擦峰，从而降低轧制力，使轧件在变形区沿横向的延伸率趋向一致，进而改善板形。
设备方法是板形控制的主要手段，除原始凸度辊法、液压弯辊法、调整轧辊凸度法之外，还有以下几种方式:
(1) 轧辊变形自补偿法: 通过降低辊身端部的压扁刚度，来增加端部的压扁变形，补偿轧辊挠度,实现对板形的控制。
(2) 阶梯形支撑辊法: 是在对传统四辊轧机进行分析后，为消除轧辊间有害接触区而提出的。在形式上可分为支撑宽度可调和不可调两种。
(3) 轧辊轴向横移法: 其原理与阶梯形支撑辊法相似，采用轧辊轴向横移方式来改变支撑辊与工作辊接触宽度，具有控制方便灵活、连续性强，控制效果显著的特点，与液压弯辊法一样成为现代板形控制技术的标志。
(4) 在线磨辊法: 通过在轧机辊系中安装轧辊在线磨削装置和辊型检测装置，使工作辊在轧制过程中的磨损均匀化，不仅可以显著改善板形质量,也可以实现自由程序轧制。
(5) 轧辊交叉法: 使轧机的上下工作辊在水平面内与垂直于轧制方向的轴向形成所需要的交叉角，这样就在上下轧辊间形成一抛物线形状的辊缝,并与轧辊凸度等效，改变交叉角即可改变该凸度,从而可控制板形。该方法具有板形控制能力强、有效降低板带边部减薄和轧辊辊型简单等优点 。
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