伺服加载系统是半实物仿真中不可缺少的重要设备，它为研究飞行器的控制性能提供地面实验数据，同时也为新技术的应用提供可靠的实验材料。20多年来，伺服加载技术的研究一直是国防、航空航天领域以及其他方面科学研究和工业生产中的重要课题。本论文就是基于某小型无人飞机起落架伺服加载系统的预研项目，对电动伺服加载系统作了较深入的分析和研究，提出了一些有效的控制方法。 多余力矩的抑制是伺服加载系统中需要解决的关键问题。本文首先在建立了系统的数学模型，分析了多余力矩产生的机理之后，对传统的抑制多余力矩的控制方法——位置系统角位移前馈补偿法和加载电机角速度内反馈补偿法作了简单介绍，并在此基础上提出了加载电机电流内反馈补偿法，进一步降低了补偿环节的微分阶数，从而大大降低了补偿环节的实现难度。 其次，考虑到以上补偿方法大多都只着眼于力矩加载系统，而忽视了位置伺服系统，因而存在很大的局限性。本文从整体的观点出发，基于结构不变性原理，首次提出了位置伺服系统电流前馈补偿法，克服了上述补偿方法的局限性，在线性定常系统的理论仿真中，得到了很好的补偿效果。 最后，考虑到利用传统线性系统理论的控制方法，很难解决实际电动加载系统中存在的非线性(如摩擦非线性、机械连接环节的间隙非线性)和参数变化问题，本论文基于神经网络的广义预测控制理论，又提出了一种新型的复合控制方法，文中第4章给出了具体的控制结构和算法。在复合控制中，复合神经网络(线性网络和非线性网络)对系统进行在线辨识，广义预测控制器利用辨识的结果，滚动优化，对系统进行控制。通过Matlab仿真可以看出，复合控制器对Stribeck型非线性摩擦和参数时变具有较强的适应能力，体现了很强的鲁棒性，大大改善了系统的动态加载性能。