机载光电稳瞄平台是集光学技术、电子学技术、精密机械技术、自动控制及通讯等多学科技术为一体的集成设备,常装备在载体外部,它能有效地减少或避免载体振动对光电传感器造成的不利影响。通过使用光电传感器实现对目标的扫描,并将获取到的图像信息及数据进行实时反馈,从而协助飞行人员快速、准确地完成对目标的搜索和侦查。由于机载光电稳瞄平台系统被搭载在飞机上,机体姿态的变化、震动以及在飞行中空气对框架的反作用力等都会对视轴线形成干扰,进而对观测设备的清晰成像产生很大的影响。考虑以上因素的影响,在节约成本的前提下,通过对先进控制策略展开研究,来提高机载光电稳瞄平台系统的控制精度,具有重要的意义。本文主要从以下几点展开研究:(1)以两轴四框架机载光电稳瞄平台为研究背景,通过对机载光电稳瞄平台进行机理分析,研究了影响机载光电稳瞄平台稳定性的各种因素,并采用系统辨识的方法建立了机载光电稳瞄平台的数学模型。(2)针对机载光电稳瞄平台速度环的快速性和稳定性要求,结合滑模控制(Sliding Mode Control,SMC)对系统外加干扰和建模动态等具有较好的鲁棒性和完全的自适应性,且实现方法简单等优点,使用滑模变结构控制方法实现对速度环的控制。仿真结果表明,采用滑模变结构控制虽然能实现对控制输入的快速跟踪,但是速度跟踪误差较大,初始状态误差的增加导致了控制输入的急剧增大。从速度跟踪曲线和控制输入曲线可以看出,系统跟踪存在明显的抖振问题。抖振问题的存在将会使系统的整体稳定性受到影响,甚至最终导致系统的不稳定。(3)采用径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBF NN)作为补偿器改进滑模控制律,提出一种考虑执行机构输入受限的神经网络滑模变结构控制方法。仿真结果表明,该方法能够对机载光电稳瞄平台的角速度进行快速地跟踪,并且控制输入能够快速地跳出电机饱和限制而趋于平滑,有效地减弱了在单独使用滑模变结构控制方法时系统中存在的抖振问题,提升了控制效果。