随着石油价格的上涨和汽车尾气对环境的污染加剧，天然气燃料作为汽车清洁能源越来越受到重视。压缩天然气(CNG)属于高压、易燃、易爆气体，车用CNG钢瓶是用于贮存压缩天然气的高压容器，因此，对于钢瓶的防爆等级和安全级别要求更高。传统的钢瓶采用无缝钢管通过旋压工艺制造，其防爆和安全等级主要取决于无缝钢管，而且生产成本高、生产效率低。本文主要针对一CNG钢瓶实际项目，采用棒材加热—冲孔—拉拔—顶底等工艺制造，冲孔—拉伸法生产，改变了金属的塑性，使得金属组织致密，晶粒细化，力学性能提高。冲孔压机是此钢瓶生产线中的重要设备，其准确快速性影响到钢瓶底部厚度和壁厚，制约了钢瓶的耐压性能。而电液伺服系统是冲孔压机控制的核心部分，从而对电液伺服系统性能提出了更高的要求。本文对冲孔压机的电液伺服系统进行了研究，主要完成如下工作：首先，本文在查阅大量相关文献资料的基础上，阐述了钢瓶生产线、冲孔压机、电液伺服控制的发展历史和研究现状，同时对智能控制算法及其在冲孔压机的核心技术——电液伺服控制中的应用进行简要介绍，重点对冲孔压机工作原理进行深入分析，并建立了冲孔压机的电液伺服系统数学模型。其次，针对冲孔压机重复作业的特性及性能要求，设计了一种自适应迭代控制器。为了提高响应速度和缩短稳定时间，将最优学习与自适应迭代学习相结合，实现了对期望误差轨迹的完全跟踪，放宽了常规迭代学习控制方法的初始定位条件。再次，由于冲孔压机系统实际运行过程中存在内部扰动和未知参数，本文针对未知定常参数和未知时变参数两种情况进行误差轨迹跟踪控制研究，分别设计了最优自适应迭代学习控制算法。针对P型迭代学习控制律的作用下出现了不可迭代点这一现象，对控制算法进行线性补偿，以实现对不可迭代点的学习。通过理论分析和数值仿真验证了最优迭代自适应控制算法的有效性和实用性，所设计的控制算法能够使系统的实际误差跟踪上给定误差。最后，针对钢瓶生产线的工艺流程，设计了电控系统方案，进行了冲孔压机电控系统硬件设计和软件设计。