针对某大型风洞中电液伺服系统快速动作时流量大、定位精度高的特点，本文提出用伺服论阀与电磁换向阀并联控制的方案。并通过试验研究，确定了一些关键参数的选择方法。在最终位置的精确控制中，采用了自适应控制算法，取得了满意的效果。

本文针对一类非线性系统的跟踪控制问题，基于滑模等价控制的基本概念，提出了一种具有在线学习能力的模糊滑模控制方法，利用学习控制实现模糊控制规则的动态更新，使得模糊控制的输出逐步逼近滑模等价控制，最终实现渐近稳定的滑模控制。

针对输送机电液伺服系统由非线性特征突变导致稳定性失效的问题,在输送机电液伺服系统结构基础上,构建了电液伺服系统非线性动态模型,通过电液伺服系统驱动域控制面演绎电液伺服系统液压弹力和耦合驱动力的动态关系,构建了全维状态观测器对电液伺服系统进行非线性动态特性的实时监测,最后在输送机电液伺服系统硬件在环测试实验台架上验证非线性动态运动稳定性控制方法的有效性,实验结果表明该方法能够有效地抑制电液伺服系统的稳定性失效

基于反馈误差学习法、小波分析理论并结合面向控制的辨识思想 ,提出了一种神经网络在线学习补偿自适应控制结构。基于被控过程的小波变换结果信息利用反馈误差学习法调整控制参数。利用“参征器”实行监督控制 ,避免控制器的输出产生振荡或进入饱和状态。工程应用表明 ,该方法将过程辨识和“参征器”引入神经网络的学习和控制中 。

文中提出了应用于水力提升式深海采矿系统中一种新型电液伺服补偿模拟系统给出其软、硬件结构以及模糊-PID控制在其中的应用通过仿真和实验验证该控制算法的有效性.

该文针对电液伺服激振系统根据故障诊断的基本原理结合模式识别理论、人工智能理论和计算机科学建立了系统故障诊断的结构模式和学习算法.利用BP神经网络与遗传算法相结合的方法对系统故障进行模式识别和诊断缩短了平均诊断时间提高了诊断效率和故障识别精度.

针对电液伺服系统的跟踪控制问题给出了一种模糊变结构控制的设计方法.在常规的变结构控制中引入模糊控制有效地削弱滑模切换控制所产生的抖振而不牺牲滑模控制系统对参数变化和外干扰不确定的强鲁棒性.仿真结果表明了该控制方法的有效性.

讨论采用逆系统方法将电液伺服系统这一非线性系统转化成为伪线性系统的可能性进而运用线性控制理论中的准则设计控制系统.仿真结果表明:用这种控制策略可以在大负载作用力下很好地跟踪目标信号克服线性化分析方法的缺陷.

风力发电机变桨距系统具有非线性、参数时变性等特点，结合PID控制和模糊控制原理，提出了模糊自适应PID液压变桨距控制；在所设计的电液伺服控制实验平台上进行了控制仿真试验；试验结果表明模糊自适应PID比常规PID控制具有良好的静动态性能，能对风力机桨距角进行有效地控制。

CNC粉末冶金液压机电液伺服控制系统具有时变性、易受干扰等特点运用常规的PID控制难以达到满意的控制效果.文章应用模糊PID控制实现了对PID参数的在线自适应整定提高了PID控制器对电液伺服系统的调节控制能力.在单位阶跃信号输入下分别对CNC粉末液压机的位置与速度的模糊PID控制与常规PID控制进行仿真分析结果表明：与常规PID控制器相比系统无论是处于正常状态下、干扰状态下还是其阻尼比发生变化时模糊PID控制器均表现出了更高的控制精度、更强的抗干扰能力和自适应控制性能.