火箭炮是现代陆军远程纵深打击的主要武器,主要用于对敌方大面积集群目标进行快速、毁灭性的打击。实现火箭炮的高精度打击和快速反应一直是各国研究的重点。火箭炮的打击精度和反应速度主要取决于火箭炮伺服控制系统的性能。目前,在高精度的火箭炮伺服系统方面,相比于国外先进水平,国内还有很大的差距。因此,研制高精度的火箭炮伺服控制系统对我国火箭炮的发展具有很重要的意义。本文以某新型火箭炮的研制工作为背景,研究了该型火箭炮交流伺服控制系统的模型辨识和控制策略。本文的主要工作包括以下几个方面：介绍了某火箭炮交流伺服系统的工作原理进行,推导了永磁同步电机和伺服控制系统的传递函数,并详细分析了系统中存在的非线性和不确定因素,为下一步的研究工作奠定了基础。研究了系统离线辨识方案。离线辨识采用DRNN神经网络辨识方法,并分别采用遗传算法(GA)和差分进化算法(DE)对DRNN神经网络的初始权值进行优化。仿真研究表明,遗传算法和差分进化算法均有效的提高了网络的辨识精度和收敛速度,其中差分进化算法的效果最好,最终确定了基于DE算法优化的DR NN神经网络作为系统离线辨识方案。研究了基于DRNN神经网络的间接模型参考自适应控制方案。该控制方案中,DRNN神经网络控制器的学习信号引自在线辨识器反传的梯度信息,有效的解决了系统模型未知状态下DRNN神经网络控制器的学习问题。仿真研究表明,该控制方案能够实现高精度控制,对外界干扰具有很强的鲁棒性。搭建了系统半实物仿真平台,并在仿真平台上进行了试验研究,试验结果验证了本文理论与仿真研究的正确性。