液压机系统通常具有高度的非线性和不确定的动态特性。简单的线性或非线性微分方程不能完全表达相应的实际系统，因此基于精确模型的控制算法是不合适的。液压机系统中常用的控制算法如下：
　　
　　1.适用于具有一定不确定性的系统的液压机系统自适应控制算法，可以在分析处理过程中根据数据特性自动调整模型参数，最终以最佳状态接近目标。

　　2.液压机系统自行寻找最优控制算法。它适用于没有精确数学模型但具有非线性特性的受控系统。在控制过程中，通过不断的测量、理解、计算和判断，可以获得实时的最佳状态。
　　
　　3.液压机系统的神经网络控制算法不需要对系统有深入的了解。通过使用一定数量的输入和输出样本进行学习和训练，它可以以极高的精度近似任何复杂的非线性映射，并且具有很强的自学习能力，自适应能力和非线性映射能力。
　　
　　4.液压系统的模糊控制算法适用于已知信息不准确或不确定的复杂非线性系统。在理论和实证分析的基础上总结出控制规则，并在此基础上通过合理推理对系统进行控制。它具有很强的鲁棒性。