用最新人工智能方法完善具有我国自主知识产权的冷连轧机轧制工艺参数设定计算系统，提高预报精度。应用蚁群算法、粒子群算法等计算智能方法作为寻优手段，优化轧制负荷分配，降低轧制能耗，充分发挥设备能力。研究不同轧制条件下，摩擦系数、变形抗力等各轧制参数变化的规律，探索最佳的轧制力预报模型及其参数。运用小波包分析和包络解调技术，提取支撑辊偏心信号，实现偏心补偿控制。利用数据挖掘和误差溯源技术，完成加减速过程油膜厚度补偿模型的建模。利用多传感器的数据融合技术和混沌检测理论分析实测数据，研究轧机混沌运动机理，预报轧机振动、轧辊碰磨等故障，提高成品带材质量。通过运用人工智能和信息处理领域的最新成果，克服传统轧制理论方法的不足，改进轧制工艺规程，提高轧机效能，实现具有我国自主知识产权的优质高效的冷连轧过程自动化。