在现代经济、科技发展的推动和现代战争需求的牵引这样的双重作用下,高技术武器装备发展很快,军用探测技术是高技术战争中制胜的重要因素之一,是航天技术与信息技术相结合的产物。然而所有军用探测仪器的使用都必须有工作平台,而且工作平台要能在不同环境和条件下具有自我调整能力,自我平衡能力,为探测仪器提供一个稳定的工作面。怎样实现对工作平台的精确控制,就显得越来越重要,目前自动调平控制系统多数以PLC、单片机为控制核心、以同步电机为途径来达到目的。目前基于PLC、单片机的自动调平控制系统的控制算法主要有PID算法,PID控制器因其具有结构简单、容易实现等特点,仍是实际工业过程中广泛采用的一种比较有效的控制方法。但当被控对象存在非线性和时变特性时,传统的PID控制器往往难以获得满意的控制效果。神经网络以其强大的信息综合能力为解决复杂控制系统问题提供了理论基础,但由于目前没有相应的硬件支持,只通过软件编程,利用串行方法来实现神经网络控制必然导致运算速度低,难以保证实时控制。FPGA结构灵活、通用性强、速度快、功耗低,用它来构造神经网络,可以灵活地实现各种运算功能和学习规则,并且设计周期短、系统速度快、可靠性高。通过对这些方法的分析比较,提出了一种基于NIOS自动调平控制系统的神经元自适应PID控制算法。主要工作如下:论文首先从系统的角度,介绍了侦察平台的升降和液压调平控制方案的组成,然后主要介绍了此自动调平控制系统的主控单元的设计,阐述了基于FPGA的神经自适应PID控制算法及实现;在研究NIOS II嵌入式开发技术的基础上,研究了NIOS II嵌入式软核处理器的可定制特性,将硬件模块设置成用户自定义模块加入了系统,使其在NIOS II软核控制下运行,较好的满足了系统的工程设计要求,以实现对侦察平台的精确控制,提高了系统的运算速度和响应时间。实验表明:基于NIOS自动调平控制系统的神经元自适应PID控制算法,具有环境自适应能力强,计算量小,检测精度高,可靠实用的优点,显著提高了系统运算速度和响应时间。