电液伺服系统具有控制精度高、响应快、功率质量比大等独特优势,在军事、航空航天以及国民生产各个领域获得了极为广泛的应用。然而,电液伺服系统具有模型难以精确建立、负载时变、系统非线性等特征,使得常规的线性控制方法较难取得令人满意的控制品质。研究电液伺服系统适用的新型智能控制算法具有很高的理论研究和工程应用价值。本文从改善电液伺服控制系统动静态性能出发,研究改进PID神经网络控制算法,并将其应用于工程实际。论文首先引入经典的PID控制律,对神经网络和PID相结合的控制方法进行了研究。针对现有PID神经网络控制策略的神经元传输函数线性且不连续可导,以及所采用的系统误差评估函数未考虑电液伺服系统实际控制特征这两点不足做出改进,对算法的结构、控制原理、网络初始权值设置、网络训练学习以及确立保证网络收敛的学习步长范围等方面做出了详细的研究和设计。论文最后结合工程应用实际,根据锚链拉力试验机电液伺服系统应用的三种典型工况模式,准确建立了电液伺服系统的数学模型,并对系统各工况下动静态性能进行了分析,应用PID方法和PID神经网络控制算法作为系统校正环节,进行了电液伺服系统的计算机仿真控制实验和验证样机实时控制实验。结果表明,本文改进的PID神经网络控制策略能根据系统误差智能地调整自身参数,具有自适应性,相比于常规PID算法,PID神经网络控制策略对于负载时变的、非线性的电液伺服系统具备更优秀的控制性能,具有较高的工程推广应用价值。