被动式电动力矩加载伺服系统是地面半实物仿真的重要设备之一,它可以模拟被加载对象所受载荷,在飞行器舵系统、科研实验和民用领域中有着不可或缺的用途。在加载伺服系统中,加载机构“被迫”跟随被加载对象主动运动,由此产生的多余力矩会严重影响力矩加载伺服系统的加载精度。此外,加载执行机构存在的不确定性、非线性以及外界的扰动也对加载性能造成一定的影响。鉴于加载系统对加载性能的高要求,本文分析加载误差的来源,并从控制策略方面减小系统的加载误差,提高系统的加载性能。具体的研究工作如下:本文首先阐述了被动式电动力矩加载伺服系统实验平台的组成结构,并进行了以TMS320F28335为核心的控制系统软硬件调试,及人机交互界面设计,最终完成了控制系统的软硬件平台搭建。其次,论文从机理分析的角度建立了电动力矩加载伺服系统的数学模型,并以开环实验数据为依据进行了特性分析,绘制了波特图,获得了实验系统的加载带宽。然后对系统加载误差来源进行了分析。再次,本文将影响加载精度的主要因素都统一视为外部干扰,考虑到被动式力矩加载伺服系统具有的“重复性”加载特性,采用迭代学习控制算法作为加载系统的控制策略。为提高算法的收敛速度,设计了基于状态观测器的反馈控制与迭代学习算法相结合,减少迭代次数。针对加载系统的输出噪声,设计了基于跟踪微分器的改进迭代学习控制算法。最后,论文针对所研究的迭代学习控制算法,进行了仿真,并在电动力矩加载伺服系统平台进行了实验验证,与常规的控制算法进行了对比。