索牵引并联机器人中的柔索在做大范围运动的同时会伴随有低频振动。建立了此类柔索的动力学方程，得出柔索张力与索长之间的关系，在此基础上建立了索牵引并联机器人系统的较精确动力学模型。然后采用反馈线性化方法设计了轨迹跟踪的PID控制器，同时引入虚拟采样技术来弥补测量设备采样率较低的缺点。数值算例证明了所提方法的有效性。

为观测永磁混悬系统的状态并进行控制,首先建立以间隙、速度和磁密为状态变量的非线性模型,然后采用反馈线性化将其变换为线性模型,再应用线性理论设计降维观测器和控制器,最后得到原非线性模型的状态观测值和控制器并进行仿真。仿真结果表明：混悬系统经反馈线性化后,基于观测器进行状态反馈,能够具有很好的动态性能,系统输出能快速地跟踪给定输入。

电磁发射系统的推力精确可调,使水下武器通用动力发射成为可能,但水下发射系统的动力学呈强非线性,增大了内弹道调节的难度。该文首先推导了液压平衡式水下发射系统的非线性动力学模型,然后运用反馈线性化将系统转化为伪线性系统,继而分别采用比例-积分-微分控制和滑模控制实现了内弹道的有效控制,同时与前馈控制进行了对比。结果表明,反馈线性化控制和前馈控制均取得了良好的效果,反馈线性化与比例-积分-微分的复合控制最适合水下电磁发射。

六自由度波浪补偿平台所采用的大长径比非对称液压系统在深海区需完成大跨度、高速度的波浪补偿任务,这为控制系统的控制精度和抗干扰能力带来严峻的挑战.引入径向基神经网络(RBFNN)辨识,提出一种自适应反馈线性化控制策略.首先,建立六自由度波浪补偿平台非对称液压系统的非线性模型.然后,基于RBFNN辨识利用反馈线性化设计自适应控制器.最后,利用MATLAB/Simulink开展五级海浪(90°遭遇角恶劣工况)作用下和外力干扰下的仿真分析.结果表明:相比于经典比例系数-积分系数-微分系数(PID)和滑模控制,新型控制器控制精度和抗干扰能力明显提高,更适合用于复杂海况下六自由度波浪补偿平台的控制,且具有很好的跟踪效果和较强的稳健性,可为深海区六自由度波浪补偿平台控制系统设计提供参考.

针对对称阀控非对称缸电液伺服系统的非线性,为了提高系统的控制精度,在分析该系统的固有特性的基础上提出了反馈线性化控制策略,分析了反馈线性化系统的稳定性,并采用神经网自适应补偿控制对不确定参数进行补偿,最后选择合理参数进行仿真实验。实验表明：基于神经网络技术的反馈线性化阀控非对称系统不但稳定性好、控制精度高,而且系统的跟踪性能优越,适用于实时控制的场合。

为抑制电液伺服系统中各种非线性因素及不确定干扰，提出了基于输入输出反馈线性化的滑模控制与非线性干扰观测器相结合的控制策略以提高其位置控制跟踪精度。以电液振动台为试验对象，建立其非线性控制模型，利用李雅普诺夫稳定性理论保证了位置闭环系统的全局稳定性。利用MATLAB/Simulink对设计的控制器进行了仿真验证，结果验证了提出的控制器的可行性。为了模拟实际环境下存在不确定干扰，在位置电液系统基础上增加了电液加载系统，开展了试验研究。结果表明，该控制器能有效的提高干扰下电液伺服系统的位置跟踪性能。

由于电液伺服系统的非线性常规建模方法不能准确建模导致控制精度与稳定性难以提高。针对电液伺服闭环控制系统建立了非线性数学模型基于微分几何方法对模型进行反馈精确线性化建模利用线性二次型最优控制方法计算出系统的最优控制律利用该模型实现了某船用构件力学性能测试平台的最优控制。研究结果表明：在反馈精确线性化结合最优控制的作用下系统的响应快速性及控制精度均优于常规PID控制算法。

针对阀控非对称缸组成的位置伺服系统鲁棒性差的问题,提出了一种结合反馈线性化理论和滑模变结构理论的控制算法。建立阀控非对称缸的非线性模型,运用反馈线性化理论对该模型进行局部线性化,针对线性化后的模型设计滑模控制器,最后通过线性逆变换得到原非线性系统的控制算法。为了验证算法的有效性进行了仿真分析,仿真结果表明：该控制算法有效地减小了位置跟踪误差,提高了系统的鲁棒性,改善了位置跟踪的品质。

针对双喷嘴挡板阀的特性，推导了阀控缸的运动方程，建立了喷挡阀控缸非线性模型，并对其进行了仿真，通过仿真结果得到了系统的压力流量曲线和负载压力随阀芯位移变化的曲线，而以往的分析都是在小范围内近似线性化，这是不精确的。在此基础上，运用非线性控制理论对其进行分析，采用输入-输出的精确线性化对其进行了局部反馈线性化，获得了它的线性化模型，并分析了系统的零动态稳定性，为系统适用线性控制理论奠定了理论基础。

通过研究阀控缸的特性，建立了阀控缸非线性模型，并对其进行了仿真。在此基础上，运用非线性控制理论对其进行分析，采用输入-输出的精确线性化对其进行了局部反馈线性化，获得了它的线性化模型，为系统适用线性控制理论奠定了基础。