带钢卷取机是轧钢生产线上的重要设备。带钢卷取机对边纠偏控制系统性能的好坏直接关系到钢卷边部能否对齐，进而影响带钢的包装，运输及随后的工艺处理。因此带钢卷取机的对边纠偏控制是确保连续、安全、高效生产的关键技术措施。对卷取机对边纠偏控制系统进行研究和改进是极为必要的。 目前在带钢卷取机对边纠偏控制系统研究及应用中主要使用PID控制算法，其控制系统数学模型中往往忽略由检测器安装位置引起的时滞对控制系统性能的影响。为了消除这个模型误差，文中重新建立了对边纠偏系统数学模型，以检测点位置到卷筒纠偏点之间的时滞作为参考模型。 使用MATLAB/Simulink软件，本文分别用PID参数自寻优算法和神经网络PID模型参考自适应算法对对边纠偏系统做了仿真分析。在这两种控制方法的控制性能的仿真过程中，分别对系统在无干扰力输入、有干扰力输入、正弦波输入和系统参数变化的情况下二者的控制性能对了对比。仿真结果表明：在系统内部参数变化较慢，数值变化较小的情况下，二者的控制效果都很好，控制输出能紧密跟随输入信号。在参数变化较大的情况下，神经网络PID模型参考自适应因为具有自适应能力，能取得更好的控制效果。神经网络PID模型参考自适应方法甚至在参考模型参数发生变化和液压系统固有频率都发生变化的情况下，仍具有较好的鲁棒性。 本文以西门子S7-200系列PLC为控制器，为对边纠偏控制系统设计了手动工作方式和自动工作方式程序，使神经网络PID模型参考自适应控制方法能在PLC上运行。