针对电液伺服系统非线性建模问题，研究了电液位置伺服系统神经网络辨识模型的基本结构。分析伺服系统动态模型的输入、输出关系，依据遗传算法优化神经网络权值和阈值，建立神经网络辨识模型的基本结构。利用xPC技术建立阀控缸实时电液伺服实验台，以实验台的阶跃输出信号作为改进BP神经网络系统辨识信号，以实验台正弦输出信号作为验证信号。结果表明：该神经网络辨识模型的基本结构可达到较高的辨识精度，其可信性得以验证，适用于非线性系统模型辨识。