详细分析和总结了目前国内外关于定量反馈理论(QFT)的文献中建立不确定性模型的方法。在此基础上,提出了三种获得系统不确定模型的思路基于简单的闭环比例控制建立不确定模型、基于非线性数学建模建立不确定模型、基于神经网络辨识建立不确定模型,并以阀控非对称缸液压伺服系统为研究对象举例进行了阐述。此外还分别指出了这三种方法的优缺点。该研究为QFT的进一步工程应用奠定了很好的基础。

该文以电液伺服系统的常用执行机构阀控非对称缸为研究对象,对同步对顶伺服系统进行分析和试验研究,建立同步控制系统位置扰动型力学模型,提出位置闭环-力跟随控制策略,通过试验实现了对试件的同步夹持,并提出模糊PID自适应控制,提高了控制精度。

根据非对称液压缸的特性,首先定义了负载流量、负载压力及液压缸活塞的初始位置等一些参数。通过对阀控非对称缸被动加载系统中各个部分的分析建模,得到了整个系统的数学模型,为阀控非对称缸被动加载系统的研究奠定了基础。

非对称缸由于两腔有效作用面积的不同，使系统的静、动态特性与对称缸相比较有很大的差异。静动态特性的差异，与两腔油压的变化有着必然的联系，应用压力反馈补偿法，无疑会改善阀控非对称缸的特性。而对两腔油压的变化进行分析是恰当地补偿的前提，本文对阀控非对称缸力伺服系统中的三种加载状态：静载荷加载、等加载梯度加载、动态加载，油缸两腔油压变化作了理论分析和实验研究。

以电液伺服系统的常用执行机构——阀控非对称缸为研究对象,通过试验测得摩擦力数据,设计摩擦力在线观测器,基于结构不变性原理提出系统摩擦力的动态补偿方法,进行控制策略的研究。试验结果表明与PID控制相比,采用摩擦力补偿策略提高了液压缸位置控制。

为了更为有效地诊断电液伺服控制系统的故障,设计良好的状态观测器是至关重要的前提。针对阀控非对称缸电液伺服系统,提出一种线性鲁棒观测器的设计方法。在考虑建模误差、参数变化、外力干扰、过程噪声以及测量噪声等影响因素的前提下,将系统非线性模型进行线性化,并据此设计系统的线性鲁棒观测器。仿真结果表明：小负荷情况下,该文设计的线性观测器具有一定的鲁棒性。

研究了基于Matlab/Simulink软件的非对称缸电液伺服控制系统的故障仿真技术.考虑系统的固有非线性和伺服阀、非对称缸的动态非线性,建立了系统的非线性数学模型,仿真计算了系统正常状态下的位移、速度、压力、流量变化曲线.以液压缸的内泄漏故障为例,仿真计算了正常、轻度、中度、重度故障条件下的位移、速度变化曲线,比较确定了故障特征,预测了故障发展趋势.

针对伺服阀控非对称液压缸系统存在的非线性特性,根据液压系统工作原理,应用功率键合图建模理论,建立了阀控非对称缸位置系统的键合图模型.通过模型仿真及试验结果对比,验证了模型的准确性,为应用各种控制策略改善系统性能提供了理论基础.

弹性负载下的阀控非对称缸是典型的非线性、时变系统,针对传统PD型迭代学习控制容易造成系统抖动这一问题,设计一种带遗忘因子的预测迭代学习控制器.建立阀控非对称缸系统的模型,比较分析其工作特性.介绍迭代学习控制基本原理,并分析常规PD型算法存在的问题.为克服迭代学习控制算法在阀控非对称缸控制中的抖动问题,设计具有遗忘因子的迭代学习算法,并通过仿真分析不同遗忘因子取值对控制效果的影响.为补偿遗忘因子造成的迭代性能降低问题,加入预测给定环节.仿真与试验研究均表明,这种带遗忘因子的预测迭代学习控制算法能够很好应用于阀控非对称缸系统,它有效克服系统抖动问题,并且具有很好的迭代精度.

根据非对称缸电液位置伺服系统的组成,对系统中的阀控非对称缸的数学模型进行了研究,得出基于全状态反馈的电液伺服系统的框图和仿真模型.控制器采用全维状态观测器实现状态反馈,以二阶工程最佳为优化目标.仿真结果表明：该控制器实现了液压位置伺服系统的极点配置,完成了优化目标,验证了全状态反馈控制应用在非对称缸电液伺服系统中的可行性.