轧机的传动系统是一个由主电机、连接轴、工作辊、支承辊等组成的“质量弹簧系统”,由于电机和轧机轧辊之间弹性连接轴的存在,当负载发生扰动尤其是在轧机咬钢、抛钢等过程中,传动系统会产生扭振现象。扭振不但会降低轧机传动系统的动态性能,还会减少轧机传动系统的使用寿命,是获得高质量产品的一大障碍。本文以2300mm热连轧生产线粗轧主传动系统为研究对象,将传动系统中的机械部分和电气部分作为一个整体来研究。将一个由主电机、连接轴、工作辊、支撑辊组成的轧机系统,等效成由若干惯性部件和弹性部件构成的“质量弹簧系统”。然后将该质量弹簧系统简化成二质量系统,并利用动力学方程建立其数学模型,在此基础上分析了轧机传动系统产生扭振现象的原因。论文推导了外扰模型前馈控制系统的数学模型,分析了其抑制轧机扭振的原理。但是由于系统的模型经过简化、含有非线性环节且参数具有不确定性,因此该控制方式依然无法消除外扰力矩对速度的影响且鲁棒性差,从而不能从根本上抑制扭振。本文利用神经网络对非线性映射良好的逼近功能及在线自学习自调整的自适应性,采用了一种基于神经网络的自适应逆控制方式并对该控制方法进行了仿真。仿真结果表明：基于神经网络的自适应逆控制器具有良好的控制效果,且鲁棒性较强。