通过建立气动模型并进行联合仿真,探讨了气缸低速爬行现象和系统定位误差的来源,具体分析了气源压力、负载质量、摩擦力差值对气缸爬行的影响。采用单神经元PID控制算法和叠加颤振信号的方法,代替传统PID控制。结果表明气源压力大、负载质量小、动静摩擦差值小时有利于阻止系统的爬行;采用单神经元控制和叠加颤振信号的方法解决了系统的低速爬行问题。仿真证明系统定位精度由±0.61mm提高到±0.25mm,为低速阶段气缸平稳运行提供了较理想的控制策略。