近几年随着科学技术的飞速发展，伺服系统的研究也有了新的突破，并在工业控制、航空航天、激光加工、家用电器等领域得到广泛应用。由于伺服电机在实际应用中存在死区、饱和、摩擦、间隙等非线性现象，所以选择一种简单有效的数学模型准确描述伺服系统是对其控制的关键，非线性参数辨识能很好的解决线性模型描述伺服系统中不准确的问题，因此非线性参数辨识对伺服系统的研究有着深远的意义。Hammeistein模型是非线性系统的常见模型结构，本文主要对非线性Hammeistein模型参数进行辨识研究，并将非线性模型辨识应用于伺服系统建模中。首先对非线性环节为死区特性的Hammerstein方程误差类模型和Hammerstein输出误差类模型，分别根据关键变量分离原理和辅助模型思想，推导出这两类模型的最小二乘、随机梯度和迭代辨识算法，并分别通过仿真算例对比分析各种算法对两种模型参数辨识的有效性。然后对伺服系统电压方程和转矩方程做详细阐述，建立以控制电压为输入、负载角速度为输出的伺服系统线性模型，考虑存在摩擦和死区的非线性因素，得到包含非线性和线性环节的伺服系统模型，其基本结构表现为非线性部分和线性部分的串联，建立伺服系统的Hammerstein模型并将其离散化。通过对比分析非线性系统的辨识方法，最后采用最小二乘法和遗忘因子随机梯度算法分别对伺服系统动力学模型参数进行辨识，并用线性模型描述的伺服系统与Hammerstein模型辨识的结果对比分析。结果表明：Hammerstein模型描述的伺服系统辨识参数误差比线性模型的估计误差小，即非线性模型辨识比线性模型辨识有更高的精度，用Hammerstein模型对伺服电机描述伺服系统是有效的，既提高了模型精度又能够对伺服系统动态行为准确描述。