为研究多通道液压系统中参数不同的液压缸在工况中的同步性能，以液压控制机构原理为基础，利用蚁群算法的优点，提出了在偏差耦合控制方式下采用蚁群算法对控制参数进行优化的多通道液压缸同步控制方案，并分析了系统对不同输入信号的响应特点。仿真结果表明，优化控制后的系统稳定可靠，具有较好的鲁棒性和较高的同步控制精度，能够较好地实现模型跟踪控制。

为研究液压泵控系统中多个泵控液压缸在工况中的同步性能，以液压泵控机构原理为基础，建立了泵控液压缸的数学模型。利用自适应遗传算法的优点，提出了在偏差耦合控制方式下，采用自适应遗传算法对液压缸控制参数进行优化的同步控制方案，并分析了系统在不同负载下的响应特点。仿真结果表明，优化控制后的系统稳定可靠，具有较好的鲁棒性和较高的同步控制精度，能够较好地实现模型跟踪控制。

针对液压伺服系统中直接用测量的方法来建立伺服阀死区非线性的模型非常困难的现状,该文充分利用了现有的对液压伺服系统模型的认识,用RBF神经网络来代替伺服阀死区非线性部分的模型,设计了一个带神经网络的辨识器.该辨识器采用了迭代最小方差(RLS)学习算法对系统进行建模.最后,用Matlab/Simulink中的S_Function模块实现了上述辨识器的编程,并进行了仿真.仿真结果表明,所设计的辨识器能较好的解决液压伺服系统的建模问题.

针对液压伺服位置系统被控对象，提出了用模型参考模糊自适应机构对PID控制器比例系数进行在线调节，以减小液压伺服位置系统中参数摄动等引起的超调和振荡；同时为简化控制器，提出了用变积分系数的方法来消除负载扰动给系统带来的稳态误差。仿真研究结果表明，具有模糊自适应和变积分系数的控制器使控制系统既有较高的稳态精度，同时也使系统具有较快的动态响应，整个系统具有很好的鲁棒性。