非线性伺服系统广泛存在于诸多实际应用的控制领域中,如工业机器人、航空航天以及激光加工设备等。而此类系统往往还伴随着非线性摩擦、参数摄动以及外部干扰等不确定性问题。在针对伺服系统的控制策略中,由于滑模控制对上述不确定项具有的良好控制效果而被广泛研究。然而,该控制方法需要对伺服系统建立高精度的数学模型,否则容易引起抖振现象,这就限制了其控制方法的实际应用。而参数的自适应辨识律可以对系统外部参数变化引起的摄动实现实时反馈,因此可以通过设计合理的辨识律使其参数迅速且精确地收敛于实际值,则可以有效提升系统的控制性能。因此,本课题提出了一种将自适应参数辨识方法与滑模控制理论相结合的自适应滑模控制策略,以解决系统的摩擦、参数变化以及系统外部干扰等不确定性问题,同时也旨在提高系统的控制性能和参数辨识精度,并削弱系统控制信号的抖动幅度。本课题具体研究内容和所做详细工作如下:（1）针对一类伴有摩擦参数未知、参数摄动等问题的非线性伺服系统,设计了一种基于模拟退火布谷鸟算法（SACA）的自适应滑模控制策略。利用SACA算法对系统摩擦模型中的动、静态参数分别进行辨识,获得了较精确的伺服系统摩擦模型参数。利用引入的状态观测器及估计误差值,设计了自适应参数辨识律对系统摩擦参数进行实时反馈,有效解决了由于模型动态参数摄动导致参数无法快速收敛的问题。采用引入的非线性滑模面,根据伺服系统定义的位置跟踪误差设计了自适应滑模控制器,并由Lyapunov函数证明了其稳定性。（2）考虑到非线性伺服系统部分状态未知,并且还受到非线性摩擦、运行环境以及外部扰动等诸多因素影响,研究以扩张状态观测器（ESO）为基础,并结合自适应律思想,设计自适应滑模控制器对伺服系统进行控制。首先,为了让ESO参数增益整定过程更为简单,采用极点配置的方法推导得到了整定后的ESO。并利用该观测器精准估计系统状态变量,避免了由于系统状态未知导致无法设计控制器的状况。同时根据ESO的估计结果进行了控制器的设计,以确保伺服系统能够迅速且准确地跟踪上参考信号。通过仿真算例对比,对所提控制策略的跟踪性能、鲁棒性能以及“削抖”能力进行了验证。（3）基于上述研究的基础,进一步针对带有摩擦参数不可测和扰动的非线性伺服系统,通过引入由幂次函数和反双曲正弦函数构造的新型趋近律设计了一种自适应滑模控制策略。首先,针对系统中的不可测参数,并通过对摩擦模型中回归矩阵的滤波处理,设计了自适应参数辨识律,从而实现了对其参数的精准辨识。其次,利用设计的扰动观测器对系统扰动信号和辨识误差进行有效观测和补偿。最后,通过引入的新型趋近律设计的自适应滑模控制器减小了系统控制信号抖振的幅值。