针对滞后控制系统的特点，结合控制系统的数学模型，分析了微分先行控制、中间微分控制、史密斯补偿摔制、增益自适应补偿控制和改进史密斯控制等具体方案，并通过MATLAB环境进行了仿真研究，为进行滞后系统的可靠控制提供相关理论依据。

液压系统泄漏故障原因众多，故障机理复杂，常规手段难以取得较好的故障诊断效果。提出基于小波包变换和RBF神经网络相结合的故障诊断方法。给出了基于小波包的故障特征提取方法和RBF神经网络训练算法。通过试验获取液压系统的振动信号，通过三层小波包分解，获取8个频段的能量信号，并以此作为神经网络的输入，通过网络训练，进行故障特征识别。该方法将小波包的时频分解能力和RBF神经网络的学习能力有机结合，取得了较高的故障诊断效率。

分析了电液位置伺服控制系统的数学模型,提出利用线性化反馈技术构建滑模控制率并应用神经网络进行参数逼近,实现了自适应神经滑模控制器的设计。仿真结果表明所设计的滑模控制器能进行有效的参数估计,有效的克服系统抖振,取得较为满意的控制品质。