工业CT（Computed Tomography）技术被公认为是世界上的最佳无损检测手段之一，在航空、航天、国防、机械、电子、石油及电力等众多领域均获得了广泛的应用。随着工业CT技术的迅速发展，检测对象也变得多样化，对工业CT的成像精度、扫描速度等提出了更高的要求。工业CT伺服控制系统作为工业CT子系统之一，对上述要求能否实现起着重要的作用，这就需要对各运动轴运动状态测量及其控制系统模型识别从而得到更准确的运动对象模型；基于对象模型的分析来优化和改善伺服控制系统的精度，从而达到最后提高工业CT扫描成像精度和速度的目的。目前一些典型的运动位置状态测量与模型识别方法难以解决工业CT伺服系统的多通道、高精度在线的大数据量采集要求，也缺乏利用系统的测量信息辨识控制系统对象模型的有效手段。针对上述问题，论文对工业CT在线运动位置状态测量与模型识别展开研究。论文首先分析了工业CT扫描特性及典型II代和III代扫描的运动轴特性，通过计算得出了工业CT运动测量的实时精度指标要求；通过对测量与模型识别方法的分析总结出了测量与模型识别系统的功能需求；对目前几种主流的测量与模型识别方法应用在工业CT中的优缺点进行对比分析，确定了一种基于“ARM+CPLD”测量方案与机理分析及系统辨识相结合的系统模型辨识方案；基于工业CT的扫描运动特点，完成了基于“ARM+CPLD”的在线测量系统总体方案的设计；应用机理分析法完成了工业CT控制系统的模型框架结构分析；然后对运动伺服系统电机参数常用系统辨识算法及最小二乘算法在伺服系统转动惯量辨识中的应用进行了详细的研究，完成了系统辨识算法的设计；在上述测量平台下采用课题自身改进的变步长带遗忘因子的递推最小二乘在线辨识算法来辨识系统模型参数，实现了理论分析与幅频特性分析相结合的方法的工业CT控制系统模型阶数的模拟；最后完成了整个测量与模型识别系统的硬件资源规划和整个系统的软硬件实现。对重庆大学ICT中心的CD-300BX型工业CT的射线源和探测器分层轴、平移轴、分度轴进行实验测试。基于实验结果数据，分析得出了同一时刻最大位移差并计算实际测量位移和理论位移误差精度及实际测量速度和理论速度误差精度为0.012%和0.027%，辨识仿真结果与实际测量实验结果相比误差最大值1.33%低于机理仿真与实际测量实验结果的误差最小值7.02%，且残差在合理的公差带以内。试验结果表明，论文提出的工业CT多轴运动位置状态测量系统及模型识别系统能够满足CT扫描要求，并具有较高的测量精度及实时性、多功能扩展，系统诊断能力。为实现高精度工业CT扫描及其产业化和标准化奠定了基础。