电液联合舵机是驱动民航飞机主控舵面和辅助舵面的核心执行机构，其可靠性直接影响到飞行控制系统乃至整架飞机的安全性。同时，它具有复杂的内部结构，是机、电、液高度耦合，也是易于出现故障的环节。一旦舵机发生故障，往往会诱发飞行事故，进而威胁到乘客的生命安全以及造成严重的经济损失。因此，开展针对数据驱动的电液联合舵机输出预测研究具有非常重要的现实意义和理论价值。　　论文首次提出了一种带有输出置信度的粒子群多核分段光滑孪生支持向量回归算法。具体工作内容如下：　　首先，简述了研究孪生支持向量回归（TSVR）涉及到的基本理论知识。　　其次，面向工程应用需求，对标准TSVR算法精确度低（泛化性能差）的问题进行了一系列优化和改进。针对TSVR在原空间求解过程中存在的目标函数不可微问题，采用分段光滑函数逼近TSVR目标函数中的正号函数，形成了分段光滑孪生支持向量回归；针对不同类型核函数映射效果存在明显差异的问题，将全局性和局部性核函数进行融合，形成了一种新的核函数构建方法；针对核参数选取对回归效果影响显著的问题，采用粒子群算法进行核参数寻优，提出了一种新的核参数配置方法，最终形成了基于粒子群寻优的多核分段光滑孪生支持向量回归（PSO-MKPSTSVR）。　　然后，深入研究PSO-MKPSTSVR算法输出预测的可靠性评价问题，提出了带有输出置信度的PSO-MKPSTSVR算法。采用半参数化概率密度技术对PSO-MKPSTSVR的拟合误差进行统计分析，并转换为置信度的形式作为最终的评价指标。　　最后，通过真实的舵机实验平台进行了在线验证。简要分析了实验变量的选取问题，并且，当舵机在正弦电流信号下运行时，对带有输出置信度的粒子群多核分段光滑孪生支持向量回归输出预测算法进行了实验验证和分析，得出了如下结论：对于舵机输出预测的算法选择问题，应该权衡模型准确度和计算效率的问题，以满足舵机实际状况的需求。