提出了一种基于BP神经网络的板带轧机液压HGC状态监测方法,利用BP神经网络算法进行模型训练和状态识别。通过对历史数据的分析和学习,建立了液压HGC状态与传感器数据之间的映射关系。然后,利用训练好的神经网络模型对实时数据进行监测和预测,从而实现对液压HGC系统状态的实时监测和故障预警。该方法能够准确监测液压HGC系统的状态,并提供及时的预警信息,为轧机运行维护和产品质量提升提供了有效的支持。