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光电稳定平台是近年来发展极为迅速的一种新型实时图像侦察设备，它是一个集光、机、电于一体的复杂系统，稳定与跟踪是其伺服系统实现的主要功能。随着现代高技术装备的迅速发展，光电稳定平台在侦查、定位、导航和通信等方面得到了越来越广泛的应用，对平台跟踪稳定性的要求也越来越高。如何保证稳定平台的跟踪精度，是目前研究的热点与难点。 本文以常见的二轴光电平台为研究对象，对伺服系统稳定跟踪技术展开研究。主要内容包括：稳定平台的总体方案设计、伺服控制系统元器件的选型及建模、系统控制结构的讨论、基于BP神经网络的控制方法研究、Simulink仿真等。 首先，在介绍了国内外光电稳定平台产品与技术发展的基础上，结合实际情况阐述了以伺服控制为核心的系统总体方案设计并确定了系统关键元件的选型。 其次，分析了视轴稳定系统隔离载体角运动的原理，推导了视轴稳定方程。在此基础上对系统的关键环节进行数学建模，构建出整个伺服控制系统的数学模型。接着分别介绍了单速度环和双速度稳定环两种控制结构。从理论上分析了两种控制结构的性能，并在Simulink中构建两种结构的模型进行仿真，根据仿真结果选择双速度稳定环作为伺服系统的控制结构。 再次，介绍了神经网络和神经控制的基本理论，利用神经网络的优点采用BP神经网络作为平台伺服系统的稳定控制器，在Simulink中仿真得到神经控制的输出，对输出性能进行分析。 最后，对BP算法在C语言中的实现予以详细阐述并在C环境中仿真输出，与传统的PID控制输出对比。 综上所述，本文针对所使用的光电稳定平台进行了数学建模，讨论了单速度环和双速度稳定环两种控制结构并在Simulink中仿真，将BP神经网络运用在稳定平台伺服控制上并通过Simulink和C分别仿真。根据仿真结果采用双速度环作为伺服系统的控制结构，与PID控制相比，BP神经控制能更好地抑制摩擦力矩和载体扰动的干扰，控制性能更为优越。