坦克炮控高低向调炮电液伺服控制系统是坦克炮控系统的重要组成部分,在实际作战中要求其具有反应速度快、控制精度高以及抗干扰能力强等特点。但由于该电液控制系统是一种典型的非线性时变系统,诸多不确定因素以及非线性干扰的存在大大增加了此类系统的控制难度。本文拟采用GA-BP神经网络对系统进行辨识并通过小波神经网络设计系统控制器。通过试验仿真,验证该方法对本文所研究系统的控制效果。本论文需要完成的主要工作包括如下几个方面：首先介绍坦克炮控高低向调炮电液伺服控制系统的工作流程与火炮身管平衡的方法,对系统的硬件部分做出设计并对主要元件进行选型,通过计算,推导系统的传递函数。其次对小波分析与神经网络的理论与概念进行大致介绍,最后对两者结合而产生的小波神经网络进行介绍,并确定其结构与算法等。然后选取系统辨识的输入信号,设计系统辨识模型的主要参数。通过AMESim软件搭建系统的液压回路模型,并通过与Simulink软件进行联合仿真得出本液压系统的输出数据。使用BP神经网络算法进行系统辨识。针对BP神经网络辨识结果中存在的不足,使用GA-BP神经网络对系统进行再次辨识,辨识结果显示GA-BP神经网络辨识所得结果有较高的精度,满足系统要求。最后针对本电液伺服系统的位置控制,采用小波神经网络算法与PID算法对系统的控制器进行设计。通过分析仿真结果,得出基于小波神经网络控制算法设计出的控制器具有更好的控制性能。系统的控制精度与响应速度等均能满足系统的性能要求。