大型植保机是现代农业大规模机械化生产的必要农机具,它能够节省人力,提高生产效率。但是如何在植保机高速行进中、不同供药条件下,保持植物叶面均匀喷药是非常困难的。植保机在长期连续运行过程中,经常会遇到喷嘴、柱塞泵变化及调节阀故障等问题,这些问题导致植保机的流量控制精度不够,极为容易造成欠喷或者过喷。本文针对以柱塞泵为核心的植保机变流量喷施控制系统进行研究,充分考虑植保机在田间作业时的复杂情况,设计具有强鲁棒性和容错性的精准变流量控制器。由于伺服阀、柱塞泵的斜盘驱动机构、药液回路调节阀等易发生特性变化,引起模型中的一些参数发生摄动,因此,建立了带有不确定项的工程化模型。针对这个工程化的模型,基于RBF神经网络设计了鲁棒自适应控制器,对参数摄动和外部扰动采用RBF神经网络逼近这些不确定项,然后结合Backstepping方法完成了控制器设计,通过仿真验证本控制器,在多种工况下和植保机发生参数摄动情况下都取得好的控制效果,所设计的控制器能够对柱塞泵在运行过程中的参数摄动具有很好的鲁棒性和抗干扰能力。最后,在考虑了执行器电液伺服阀容易发生故障的情况和Backstepping算法容易引起“计算爆炸”的问题后,对控制器进行了改进。引入动态面控制重新设计对电液伺服阀失效具有容错能力的容错控制器,并通过仿真验证,模拟执行器电液伺服阀失效不同程度及同时含有参数摄动干扰情况下的控制效果。结果显示所设计的容错控制器即使在电液伺服阀部分失效的情况下,依然能够对植保机流量进行精准控制,它比鲁棒自适应控制器和PID控制器具有更快的响应速度,取得更好的控制效果。