由于电液伺服系统的非线性导致PID控制难以对系统模型进行良好的预测控制,构建了由液压伺服阀和液压缸组成的电液伺服系统模型,并利用布谷鸟搜索算法(CSA)和遗传算法(GA)实现对电液伺服系统的模型预测控制(MPC)。依据连续状态空间模型建立了力识别模型,对液压缸和黑箱进行了数学建模。采用CSA和GA算法对MPC控制进行优化和参数整定,提高系统模型的稳定性和控制性能。对系统模型的外力、电压和振幅信号进行仿真实验,并与PID控制进行比较。结果表明:相比于PID控制,利用CSA和GA的MPC控制下外力的超调量降低了20%,电压的波动误差降低了1.5 V,振幅的跟踪稳态误差降低了50%。说明采用CSA和GA的MPC控制方法,提高了电液伺服系统的鲁棒性和稳定性,具有较高的跟踪精度并提升了系统的动态性能。