坦克是陆地作战的主要突击武器,适合于进攻和掩护。随着反坦克装甲能力和手段的进步,相应地,坦克的作战能力也在高科技的协助下迅速发展和完善。目前,坦克武器的威力已经发挥到极限,因此各国的研究人员都将精力集中在提高坦克的射速和精度上。火控系统是坦克武器的射击和瞄准装置,是有效的进攻部分。为了提高命中率和减少反应时间,火控系统多为半自动型或自动型。炮控系统作为火炮的稳定与操纵系统,是火控系统中重要的组成部分。本文以某型号坦克炮控系统为背景,研究了交流伺服系统的模型辨识和控制策略。论文的主要工作如下：(1)本文利用实验室现有的设备搭建了半实物仿真平台,模拟实际的炮控系统。根据炮控系统的运作方式,进行了控制模块的硬件设计,并按照炮控系统的动静态性能指标选择了电机参数。(2)研究了交流伺服系统的建模方案,将采集的若干组电压—速度作为系统辨识的原始数据。本文首先进行RBF神经网络的系统建模,然后又采用了基于遗传算法优化的RBF神经网络进行建模,最后对两种方案进行比较。(3)针对炮控系统,设计了基于BP神经网络的PID控制器和基于模糊推理的PID控制器。通过MATLAB仿真实验结果表明,基于模糊推理的PID控制器有更好的控制效果,且系统的各项性能指标均满足相关要求。