实时混合试验以传统拟动力试验为基础,结合子结构试验技术,充分发挥计算和试验的优越性,提高了试验结果的可靠性,受到各国学者的广泛研究和应用。保证子结构的边界条件对实时混合试验结果的精度至关重要。然而在数值子结构计算期望位移并传递给伺服系统进行加载的过程中,必然会引入误差,其中,由作动器的动力性能产生的系统时滞影响最大。系统时滞的存在,不仅影响试验效果,甚至会对试件及设备造成不可逆的破坏。在众多时滞补偿方法中,以定常时滞为假设的方法原理简单易实现,但是对于实际上是变时滞的实时混合试验的补偿效果并不理想。自适应时滞补偿方法的提出改善了时滞补偿的精度。本文为了进一步提高实时混合试验中时滞补偿效果,在自适应时滞补偿的基础上进行改进。主要工作及结论如下:(1)针对RTHS的Benchmark问题时滞补偿展开研究,提出了自适应滤波器对实测响应进行降噪处理。将自适应补偿和传统多项式外插方法相结合,提出了两级自适应时滞补偿方法。将时滞补偿分为两个阶段分别进行粗略和精细补偿,在对大部分时滞进行补偿的同时,自适应技术可以有效应对变化部分时滞和残余时滞,对时滞补偿的效果具有双重保障。开展了与传统时滞补偿方法虚拟实时混合试验的对比分析,验证了两级自适应时滞补偿方法具有更高的补偿精度和鲁棒性。(2)在含有高频加载目标的实时混合试验中,传统时滞补偿方法的效果并不理想,甚至会出现信号放大的现象。本文在两级自适应时滞补偿方法的基础上进行改进,将加载系统识别模型的逆模型作为第一阶段补偿控制器,第二阶段采用自适应时滞补偿方法。针对Benchmark问题完成了三种激励工况的虚拟实时混合试验。研究表明,改进两级自适应方法在高频加载试验中具有更好的补偿效果。(3)采用提出的两级自适应时滞补偿方法及其改进方法完成了阻尼器实时混合试验。验证了两级自适应时滞补偿方法的可行性和补偿效果。开展了20Hz扫频信号加载试验,验证了在高频加载目标试验中,改进两级自适应补偿方法的补偿性能。