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冶金工业是国民经济的支柱产业，钢铁生产是其重要的组成部分，连铸是其关键环节之一，提高连铸坯产量和质量已经成为钢铁研究领域的一个热门课题。
对于连铸这样一个复杂的系统，常规的控制方法难以取得理想的效果。随着各种先进控制理论与技术的迅速发展，将先进控制技术应用于连铸过程控制已成为目前国内外自动控制领域的研究热点之一。
本文以板坯连铸为背景，以基于气雾冷却方式的全弧型连铸机为研究对象，对连铸控制进行了深入的研究，主要工作如下。
1、对全弧型连铸机的工艺流程和连铸机的主要设备及其功能进行了介绍，对连铸自动化系统的构成和主要功能进行了较深入的分析和研究。
2、对粒子群优化算法(PSO)进行了深入的分析和改进，针对PSO算法存在的早熟收敛、易于陷入局部极值的不足，提出了基于变尺度混沌变异的改进粒子群优化算法(IPSO)，并在液位控制等优化中予以应用。
3、针对结晶器液位控制，在综合考虑塞棒水口流量特性所引起的光滑非线性的基础上，建立了包括液压机构在内的被控对象的数学模型，该模型是一个带有强非线性的动态模型。为了实现结晶器液位的精确控制，提出了一种基于IPSO算法优化的BP神经网络非线性预测控制算法，构造了基于神经网络非线性预测控制的连铸结晶器液位控制模型，并进一步线性化，在此基础上利用最优控制律求出每一时刻的控制增量，实现了连铸结晶器液位控制。
4、为解决连铸过程中二次冷却配水产生的质量问题，采用了气雾冷却方式的二次冷却工艺，并根据铸坯凝固冷却的冶金准则，建立了板坯凝固模型，给出了模型中各项参数的处理方法；从铸坯的凝固机理着手，对二次冷却制度进行了较深入的研究，确定了二次冷却制度。
5、连铸坯二次冷却配水在优化过程中需要考虑二维方向的传热，而且随着浇注过程中冶炼水平和耐材保温等因素的影响，浇注过程难以保持恒定的温度。针对这一问题，提出了利用IPSO算法对二次冷却配水进行优化，为连铸二次冷却配水的智能优化设计提出了一个新的有效方法。
6、对动态二次冷却控制模型进行了较深入的研究，不仅可以使二次冷却自动配水随钢种、断面尺寸、拉速变化，而且还可以根据中间包钢水过热度、计算的表面温度和目标温度的差值，使二次冷却水流量控制更加精确，大大提高了铸坯的表面和内部质量。
7、针对连铸漏钢问题，对粘结性漏钢的机理进行了深入的分析，分析了粘结性漏钢与工艺参数间的关系。结合RBF神经网络的特点，提出了递阶粒子群优化算法(HPSO)对RBF神经网络的结构和参数进行优化。分析和研究了神经网络预报机理，进行了连铸漏钢神经网络预报系统的功能设计，给出了预报系统的总体网络模型、各单体网络模型，建立了相应的数学模型，并在此基础上建立了基于RBF神经网络的连铸漏钢预报系统。