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本论文旨在改进某型号火炮随动系统的控制，以使该系统处于大惯量、变负载和强冲击等恶劣环境中具有快速性、准确性及稳定性的要求。文中首先介绍直流伺服系统硬件组成及伺服放大器的设计。随后把神经网络运用到系统辨识中，采用离线学习的方法确定系统模型的网络权值和阈值，在控制策略上，将神经网络和模型参考自适应相结合，构成直接模型参考神经网络自适应控制，设计神经网络控制器对系统模型进行控制仿真，最后在实际系统上调试修正控制器。神经网络辨识和控制算法都采用附加动量项的BP算法。仿真和试验结果表明，本文设计的控制器可以使系统具有良好的稳定性和鲁棒性，能够很好地满足所要求的性能指标。