随着汽车、家电等行业的发展,对镀锌带钢的需求量大大增加。衡量热镀锌产品质量的重要指标就是镀层厚度及均匀性,镀层厚度控制水平直接影响到热镀锌板的产品质量、成本和市场竞争力。锌层厚度控制过程是个非线性、多变量、大滞后过程,气刀在锌层厚度的控制中起决定性作用。然而由于数学模型未知,多数镀锌生产线依然主要依靠操作人员根据经验对设定值进行手动调节,不可避免地引起镀层厚度的偏差。所以,建立气刀各参数与锌层厚度之间的数学模型,是热镀锌过程的一个关键性问题。本文针对带钢连续热镀锌生产线的实际工艺过程,在深入锌层厚度控制特点的基础上建立锌层厚度模型。主要研究工作归纳如下：1.以吹气法热镀锌过程为背景,分析气刀喷吹过程中影响锌层厚度的关键因素；同时,基于流体力学和射流力学原理,建立锌层厚度与带钢表面压力分布之间的解析模型。2.针对带钢表面压力分布不可测的问题,采取ICEM与FLUENT相结合的数值模拟方法,并根据最小二乘方法进行回归分析,建立带钢表面压力分布与气刀工艺参数之间的模型。将此模型与解析模型相结合,得到锌层厚度与气刀各参数间的机理模型。3.为补偿机理建模中所存在的不确定因素对模型输出的影响,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立灰箱模型进行数据补偿,得到了锌层厚度的LS-SVM混合模型。仿真结果显示混合模型具有较高的精度,验证了混合模型的有效性。4.针对LS-SVM混合模型中,参数选取盲目和易陷入局优的问题,采用粒子群算法(PSO)对模型参数进行寻优。仿真结果显示该优化算法的有效性,经粒子群优化后的LS-SVM混合模型具有更高的精度。通过对比分析,LS-SVM混合模型综合利用了机理模型与数据模型的信息,有效提高了模型精度；PSO-LS-SVM混合模型克服了LS-SVM参数选取中存在的缺点,收敛速度更快,精度更高,是一种更优的模型,将其应用到实际生产中,将会大大提高锌层厚度控制的精度,节约能源。