舵机动态加载系统是在试验室条件下复现飞行器在空中飞行时舵面所受负载力矩的仿真设备，用以检测和考核舵机系统在实际负载条件下的动态性能、控制精度、系统可靠性等。随着国防工业的发展，对此类的伺服系统需求越来越多，而且对其技术指标也提出了更高的要求。论文所研究的对象是电动式负载模拟器，属于典型的被动式力矩加载系统，受舵系统的强位置干扰，不可避免的存在多余力矩。由于执行机构的不同，电动负载模拟器还存在许多不同于电液负载模拟器的问题，针对电动负载模拟器的特有和普遍问题，提出有效的控制方法。 论文首先综述了负载模拟器的基本工作原理和发展现状，指出负载模拟器的难点和关键问题是多余力的抑制。其次建立电动加载系统的数学模型，重点分析了加载系统的动静态特性，为提高系统的频宽及跟踪精度，提出微分先行PID控制器，为消除多余力矩干扰，采用结构不变性前馈补偿方案，该控制方法对于线性系统起到了很好的补偿效果。论文进一步分析了加载系统的各种不确定因素，对这种系统，经典控制理论已不再满足要求。论文第四章依据神经网络的非线性逼近和自学习能力，基于结构不变性前馈补偿原理的基础上，提出了一种基于神经网络复合控制法消除多余力矩，通过仿真分析可以看出，复合控制器能有效的对加载系统进行辨识、控制，使加载系统的动态性能得到明显的改善。文中第五章将滑模自适应控制法应用到负载模拟器进行研究分析，变结构控制是一种可以实现滑动模态与系统的外干扰和参数摄动无关的非线性控制方法，算法不仅简单，而且全局稳定，仿真结果表明，该方法既保证了系统的快速性和良好的跟踪精度，且有较强的鲁棒性。 最后，论文论述了各种控制律在加载系统的优缺点，对以后电动负载模拟器的研制有一定的参考价值。