随着科学技术的发展和战争模式的改变,要求武器系统向快速机动、快速瞄准、准确打击的方向发展,而具有响应快、动静态精度高的随动系统是保证武器系统作战效能的关键。为了验证技术方案的可行性,缩短武器系统的研制和生产周期,必须对随动系统的性能进行检测与考核。但目前,对随动系统性能进行检测考核的装置比较缺乏。本文以随动系统加载与测试装置为研究对象,介绍了该加载测试装置在研制过程中的部分关键技术,论文主要工作包括以下几个方面:(1)基于随动系统加载与测试装置的功能要求和技术指标,给出了该装置的总体硬件设计方案,并分析了其工作原理。对装置中主要硬件的选用及其参数作了较为详细地介绍,并设计了相关的硬件电路。(2)CAN总线凭借其可靠性、实时性和灵活性受到工业界广泛重视。故根据系统要求,选用CAN总线实现上位机(火控计算机)和下位机(随动控制单元)数据通信,并介绍了CAN总线通信系统的软、硬件设计。(3)根据系统要求,对上位机进行了设计。包括上位机测试界面的设计,主控制程序的编写及各个功能模块的实现。(4)神经网络能够逼近任意非线性函数并且具有较强的学习能力。故本文在分析了模拟阻力矩加载装置——磁粉制动器的工作原理和性能特点的基础上,采用改进后的BP神经网络对磁粉制动器进行系统辨识,得到其系统模型。(5)模糊神经网络现广泛应用于非线性系统的控制。故本文在得到磁粉制动器系统模型的基础上,设计了自学习模糊神经网络控制器用于对磁粉制动器的控制,通过仿真实验证明了控制器的可行性。