欠驱动系统指的是驱动维数少于自由度维数的系统,区别于二者相等的全驱动系统。在控制理论中,二者均是控制系统的重要分类。欠驱动系统具有许多诸如节省能源、节约成本和提高自由度等优点,同时有些特定的工作环境下工作或者有特定功能的机械装置本身就需要使用欠驱动结构,而且在某些全驱动机构发生故障的之后,全驱动系统也可能变为欠驱动系统,所以欠驱动系统的应用越来越广泛,研究成果也越来越多。但是由于其欠驱动的特性,在控制中的难度相对较大,在控制过程中,既要让全驱动部分得到控制,又要让欠驱动部分能够一直保持平衡,这为控制器的设计增加了难度。因而,在这方面的研究和关注一直很多。为了拓展欠驱动系统的研究成果,针对欠驱动系统开发更多控制方法,本文对欠驱动系统进行了研究,主要研究了两种控制方法:第一种方法是单神经元PID反馈补偿控制结构。该方法属于智能控制的范围,选取了单神经元PID作为主体控制器,加入了单神经元PID辨识器,二者分工协作,由单神经元PID辨识器根据实施情况进行在线学习,将每一个周期学习得到的参数传递给单神经元PID控制器,单神经元PID控制器采用该参数作为权值,运用到内部算法之中。由此,既保证了智能控制的优点,又可以避免离线学习。此外,在整个控制结构之中,加入了传统的PID控制结构。PID控制器和单神经元PID控制器处在并行的结构,在控制的初期,单神经元PID结构需要时间进行学习,而此时单神经元的参数是不适用于系统的,此时主要以PID控制器为主要控制结构,有效地避免了人工神经网络控制前期的紊乱。同时,在系统受到干扰的时候,该结构也可以增加系统整体的抵抗性,增加鲁棒性。并且使用MATLAB的Simulink模块进行仿真,使用该方法对一个欠驱动系统进行控制,和其他控制方法进行仿真比较,对比各方法的结果,分析优越性。第二种方法是直接参数反馈线性化方法。该方法运用了在处理非线性系统时常用的反馈线性化方法,通过构造控制器,将输出信号通过一定改动反馈回系统之中,将原系统中的非线性成分抵消掉,从而使得系统从非线性转换为线性,从而降低控制难度,可以使用线性控制的相关理论进行控制,从而控制欠驱动系统。二阶动力学系统是常见的系统结构,时常应用于各类机械系统之中。本方法针对一类二阶非线性欠驱动系统进行研究,使用了直接参数化方法,使得得到的算法能够直接针对原系统参数矩阵进行操作,降低了系统维数,减少了运算量,增加了数值稳定性。