1.一种电液系统自适应抗扰降阶控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立电液系统的全状态模型；

电液系统的全状态模型如下：

式中，x1,x2,x3,x4为状态变量，A1为无杆腔面积；A2为有杆腔面积；m为液压活塞杆上的总等效质量；B为粘性摩擦系数；k为弹性系数；Fd为外负载干扰力；其中V1、V2包含阀、连接管路和进回油腔容积；

S2、基于奇异摄动理论对全状态模型进行降阶处理，得系统降阶模型；

定义机械状态和压力状态为xh＝[x1,x2]T和zh＝[x3,x4]T；设将电液系统的边界层模型构造为：设pL＝p1-p2，μ＝0，则得系统的准静态状态方程为：式中，因此，

则降阶后的电液系统模型为：

式中，

其中x1,x2为状态变量，A1为无杆腔面积；A2为有杆腔面积；m为液压活塞杆上的总等效质量；B为粘性摩擦系数；k为弹性系数；Fd为外负载干扰力；V1、V2包含阀、连接管路和进回油腔容积；

S3、基于降阶模型设计线性扩张状态观测器与滑模控制器，结合获得滑模抗扰控制器；

基于降阶模型(5)，设为总扰动，并假设可微，所以系统模型重新描述为：式中，h(t)为系统总扰动的变化率；

定义则系统的线性扩张状态观测器为式中，zi(i＝1,2,3)是的估计值；ω0是观测器的带宽；b0是补偿因子,b0>0；根据模型(5)及跟踪误差e＝x1-x1d，定义滑模函数为c>0，则得滑模控制律为：将观测公式(7)观测的扰动在控制律(8)加以补偿进而得到滑模抗扰降阶控制器为：式中,z3为线性扩张状态观测器所观测的扰动；

S4、通过三种自适应策略逼近滑模抗扰控制器的未知参数，得自适应抗扰降阶控制器，分别为无需物理参数自适应法、神经网络自适应法以及模糊自适应法；

无需物理参数自适应法过程如下:将降阶模型式(5)改写为：式中，

根据模型(10)及跟踪误差e＝x1-x1d，定义滑模函数为c>0，则假设干扰项D(t)是有界的，观测器观测的总扰动也是有界的则上述式改写为：式中，η>D,k>0；

接下来，设计自适应控制律逼近未知参数φi(i＝1,2,3,4)；

定义Lyapunov函数为

式中，γi>0，为φi的估计值；则根据式(17)设计自适应律为

将式(15)，式(18)代入式(17)得因此，根据Lyapunov稳定性判据得所设计自适应抗扰降阶控制器是稳定的；

神经网络自适应法过程如下:

RBF网络输入输出算法为

其中，x为网络输入；i表示网络输入层第i个的输入；j为网络隐含层第j个网络输入；h＝[hj]T为高斯基函数的输出；W*和V*分别为逼近f(x)和g(x)的理想网络权值；εf和εg为网络逼近误差，|εf|≤εMf，|εg|≤εMg；

取x＝[x1,x2]T，则RBF输出为：式中，hf(x)和hg(x)为RBF网络的高斯基函数；

设计控制律为

式中，η≥D

取自适应律为

模糊自适应法过程如下：由IF-THEN形式的模糊规则构成模糊系统：采用乘积推理机、单值模糊器和中心平均解模糊器，则模糊系统的输出为式中，为xi的隶属函数；

引入向量ξ(x)，式(22)变为：y(x)＝θTξ(x)(23)其中，θ＝(y1,y2,…,ym)T，ξ(x)＝(ξ1(x),ξ2(x),…ξm(x))T；

采用模糊系统逼近f(x)和g(x)的，则控制律变为：ξ(x)为模糊向量，参数和根据自适应律而变化；设计自适应律为：