该文针对电液力伺服系统中常见的非线性问题,分析了其产生的原因、特点和对系统的影响.电液加载系统是典型的电液力伺服系统,以此系统作为实例,重点分析了该系统中的关键性元件——比例减压阀的非线性问题,将比例减压阀的压力特性的非线性作为一个变增益环节来处理,提出采用系统的线性化模型加上非线性模块的方法来研究非线性系统的控制策略问题.在论文中采用具有较好自适应性和智能性的迭代学习控制消除了这类非线性对系统控制精度的影响,并对该控制方法进行了深入的研究.该文对智能化的迭代学习控制结构模式进行了分析研究,提出了智能化的变增益迭代学习算法.这种算法是将人工智能的思想运用到解决迭代学习控制的参数选取问题中,即通过智能推理决策机构(ID)利用输出、输入的实时信息,在线改变学习算法的学习增益.这种算法加快了系统输出轨迹跟踪目标轨迹的速度,改善了系统输出的动态品质,使得迭代学习控制进一步实用化和智能化.最后,电液加载实验系统验证了该算法的有效性,为迭代学习算法在实际工业过程之中的应用提供了直接的依据.