机械主轴是数控机床最核心的功能部件,其性能直接影响了整机的可靠性水平。为了给主轴可靠性研究提供更多的数据支撑,需要更快激发出主轴在工况下易发生的故障。在节约成本及不改变故障模式和故障机理的条件下,通常选择台架可靠性加速试验,而对机械主轴进行可靠性试验,需要模拟其真实工况。根据机械主轴常在低速重载区工作的特性,本文选择了液压加载系统作为主轴工况的模拟设备。但由于液压系统较为复杂,建模困难,传统的控制方法已经很难满足试验要求,而且目前大多数的先进控制策略也只是在仿真层面。因此,本文搭建起了机械主轴可靠性试验台,并基于神经网络自适应鲁棒控制算法实现了对液压加载控制系统的精确控制。本文以JSX150BA型号机械主轴为研究对象,搭建了满足主轴可靠性试验要求的台架试验系统,建立了液压缸模拟加载部分位移控制和力控制模型,设计了液压缸径向基神经网络自适应鲁棒控制器,开发了相应的下位机控制及上位机操作平台。论文的主要内容如下:（1）搭建了满足主轴可靠性试验要求的试验台。首先,分析机械主轴在载荷工况下的受力情况,确定试验台加载力幅值和加载频率的范围。其次,通过方案对比,选择液压加载方式模拟主轴受力工况,在此基础上,搭建起主轴可靠性试验台。（2）建立了液压缸位移控制和力控制模型。首先,建立液压控制系统的电液伺服阀、液压缸等环节的数学模型。然后,根据反馈关系建立液压缸位移控制的传递函数;为了满足力控制的设计需要,建立了液压缸力控制的状态方程。（3）设计了RBF神经网络自适应鲁棒控制器。首先,针对建模过程中两个主要的模型不确定性的问题（即未建模动态和参数不确定性）,引入神经网络控制器实现对液压系统未建模动态部分的补偿,对比分析后选择径向基神经网络鲁棒控制对液压系统的参数不确定性进行控制。之后,以李雅普诺夫稳定性理论为基础设计了控制器,并证明了其稳定性。最后,使用Simulink仿真方法对控制器控制液压系统的性能进行了验证。（4）开发了液压加载系统下位机及上位机控制软件。首先,选择了Lab VIEW软件和c RIO硬件控制器进行控制系统开发,c RIO中FPGA芯片具有并行运算的能力,可将复杂算法快速处理,为控制算法的实现提供了保证。所开发的人机交互界面为用户提供了简单清晰的控制平台。本文首先搭建了机械主轴可靠性试验台及其控制系统,为解决控制系统的参数不确定性和未建模动态问题,将神经网络自适应控制和鲁棒控制应用到液压加载控制系统中,为液压系统在模拟机械主轴工况的可靠性试验提供了技术支持。