二次调节技术是一个或一组压力耦连的执行元件工作于恒压网络中并可以实现能量回收与再生的静液驱动技术。该技术通过调整二次元件的斜盘倾角来适应外负载的变化进而达到调速的目的,它不仅具有良好的动静态特性,而且在一定条件下,二次元件可以进行液压马达与泵工况的转换,回收负载的惯性能或重力势能,在能源紧缺的当今世界,这无疑具有广阔的应用前景。但是,目前二次调节技术在理论和应用上还存在许多问题。本文以二次调节扭矩伺服加载实验装置为研究对象,对二次调节技术进行了全面深入的理论和实验分析。本文首先在查阅大量国内外资料的基础上,综述了自动控制技术的发展历程,归纳了各种控制理论在控制中的职能,综述了电液伺服控制的最新发展和二次调节技术的应用现状,指出了目前存在的主要问题,并在此基础上确定了本文的研究方向。本文研究了在不同负载条件下二次调节系统的静态调速特性。研究表明,在重力负载下,二次元件可以在斜盘不过零点的情况下实现由液压马达工况到泵工况的转换,回收负载的重力势能,达到节能目的,并且由于泵工况处于斜盘倾角的一个有界区间,因而具有能量回收的峰值功率;在恒转矩负载条件下,二次元件必须在斜盘过零点的前提下才能实现液压马达/泵工况的转换,二次元件具有驱动状态、换向状态以及能耗制动状态等三种工作状态,可以四象限工作,但泵工况下没有稳定工作点。仿真结果证明了理论分析的正确性。本文在分别建立恒压变量泵、液压蓄能器和二次元件的数学模型后,建立了二次调节扭矩加载装置的整体数学模型,通过该模型可以清楚地看到,转速系统和转矩系统间存在耦合,转速系统和转矩系统以负载流量的形式对油源系统引入了干扰,由此而产生的油源压力波动反过来又形成了对转速系统和转矩系统的扰动,表明油源系统、转速系统和转矩系统三者间是紧密关联的。本文在所建立的数学模型基础上采用仿真方法研究了二次调节转速系统的动态速度刚度问题,指出小闭环和外环积分作用有利于提高二次调节转速系统的动态速度刚度。本文提出了神经优化的TAKAGI-SUGENO模糊模型控制和基于神经网络的迭代学习控制算法,这些算法具有适应系统非线性、参数时变和外部扰动的能力。本文还研究了加权D(微分)型迭代学习控制算法,在其基础上得到几个有用的推论,并针对二次调节扭矩加载实验台在加载过程中具有轨迹可重复的特点,探讨了将其应用于二次调节转速系统的可能性。本文研究了二次调节加载装置中转速系统与转矩系统间耦合作用的产生机理,提出了从硬件上消除耦合的两种方案及各自的优缺点,并设计了二次调节加载实验装置的解耦网络,该解耦网络可以从软件上实现转速转矩系统动态的近似完全解耦。本文设计制作了二次调节加载装置的全部硬件接口电路,局部改造了实验台。为了该加载装置更加接近实用化,在Windows95环境下,用Visual C++语言编制了功能较为完善的用户界面友好的控制软件。最后,本文在二次调节加载实验装置上进行实验研究,提高了该加载装置的动静态性能。