本文的工作是将迭代学习控制理论引入电液伺服力控系统,从而改善其控制性能。所提出的控制方法不仅拓宽了控制理论应用的研究范围,而且具有一定的实际工程意义。电液伺服力控系统具有输出功率大,可靠性高,反应速度快,操作简单方便等优点,因而广泛应用于各种工程实践中。特别是应用于要求反应迅速精确的大功率自动控制系统中。本文立足于提高电液伺服力控系统的动态响应特性,从而使其满足多方面的应用需求,具有更良好的工业应用前景。电液伺服力控系统是一种参数时变、较多非线性因素、参数和结构具有不确定性、高阶、强耦合且经常存在干扰等特性的系统,这些特性使得常规控制方法较难实现对电液伺服系统的高精度控制。近年来,多种智能控制理论方法与鲁棒控制理论方法被用于该系统,为解决具有上述特性的电液伺服系统的建模和控制问题提供了有效的途径。但大多都是针对将电液力伺服系统简化为线性、低阶系统予以研究,目前电液力控系统对控制系统的动态响应特性、跟踪的精度、系统鲁棒性及稳定性的要求愈来愈高,系统的控制需求促使人们不断寻求针对性较强、控制性能较好的控制方法。迭代学习控制能实现在被控系统有限时间区间上的完全跟踪任务。它尤其适用于具有重复运行性质的被控对象,利用对象过去运行的信息,通过数次迭代修正控制信号,实现零误差。迭代学习控制算法简单、易于微机实现、跟踪精确,对解决一些实际问题有相当的优点。将迭代学习控制用于电液伺服力控制系统解决系统非线性、高阶等对控制特性的影响具有很好的效果,但单纯的迭代学习控制也存在学习律参数选择比较盲目和算法抗干扰技术有待提高等问题。为此考虑结合诸如自适应控制、变结构控制等鲁棒控制,利用这些算法鲁棒整定系统的能力,尽量避免学习律参数选择的盲目性,在开闭环迭代学习控制结构的基础上综合采用具有反馈与前馈作用的环节,以及引入H∞理论,旨在进行鲁棒迭代学习控制律的设计,力求给出同时兼顾收敛速度和跟踪性能的方法,针对所提出的一系列迭代学习算法,进行理论分析和仿真试验,使每种迭代学习算法的有效性都得到验证。目的是拓宽迭代学习控制的应用范围,加强迭代学习控制的实用性。本文的主要工作有：1、综述了电液伺服力控制系统的特点和控制要求、控制策略以及应用等方面的研究现状,简要介绍了迭代学习基本概念、原理、算法结构、研究内容以及应用成果,总结了提高算法的收敛速度和跟踪精度的迭代学习控制技术,阐述了本课题的相关研究背景及意义,提出主要研究工作2、研究建立电液伺服力控制系统模型的方法。模型研究为分析系统本质特性和提出合理的校正策略提供理论基础。分析了电液伺服阀的非线性因素,建立了电液伺服力控系统几种传递函数模型,在此基础上推导出基于力变量的系统状态空间模型,奠定了理论分析的基础,最后进一步建立了电液伺服力控系统的混合仿真模型,使数字控制器模型与系统的物理模型相结合,这种仿真与建模方法有效地模拟了工程实际。3、研究了智能鲁棒迭代学习控制策略,针对系统高阶、初始状态偏移和不确定的未建模动态以及缓慢变化,单纯学习律参数选择比较盲目问题,在开闭环迭代学习控制算法基础上结合自适应控制综合采用同时具有反馈与前馈作用的环节,针对系统的各种干扰、不确定特性、期望轨迹变化的影响,单纯迭代学习算法抗干扰能力不强的缺陷,结合滑模变结构控制,并采用H∞理论,设计鲁棒迭代学习控制律,力求使控制过程更快地收敛于期望值。收敛速度和跟踪性能这两个问题的解决将会推进迭代学习真正成为实用的控制技术。4、进行了阀控对称缸电液驱动力伺服系统控制方法研究,分析了电液驱动力伺服系统特性,针对系统模型知之甚少,尤其许多系统参数未知,采用具有前馈与反馈作用的开闭环综合迭代学习自适应控制策略,根据理论分析给出收敛条件,设计结构合理的控制器。重点解决高阶特性、初始状态偏移、未建模动态、油源压力变化、油温变化等未知信息给迭代学习控制用于电液伺服驱动力系统控制所产生的学习参数选择比较盲目的问题。仿真结果表明所提控制策略跟踪性能良好的前提下,迭代学习参数选择趋于合理,学习速度有较大提高。5、对电液伺服被动力系统控制策略进行研究。分析阀控非对称缸电液伺服被动力系统特性,针对系统内部位置干扰和负载变化产生多余力、期望随时间变化等问题,以及系统运动加载时不但有位置控制干扰,还有摩擦力产生外部干扰的问题,采用所提出的基于H∞理论的迭代学习变结构控制方法,重点研究进一步提高迭代学习控制抗干扰能力的问题,以增强其鲁棒性,并设计结构合理的控制器,分析给出收敛条件。仿真结果表明该控制策略不但保持传统迭代学习高精度跟踪的特性,鲁棒性得到了提高,使收敛条件得以放宽。6、进行电液伺服力控制系统的实验研究,以DSPACE为平台,使用实际的液压一机械系统物理模型和数字控制器模型,搭建了电液伺服驱动力试验系统,以及双缸电液伺服被动力试验系统,设计实验平台装置的硬件和软件。针对电液伺服力控系统的高阶特性、非线性特性、参数不确定性、负载变化、期望变化、抗扰性等问题,采用所构造的各种控制器实现了每种控制策略的快速原型试验。通过实时控制试验,验证所提策略对提高系统快速性、解决不确定性、增强鲁棒性的有效性。