链式自动弹仓作为火炮弹药自动装填系统的重要组成部分,其运动精度是提高火炮武器供输弹速度及可靠性的核心保障。因此,研究链式自动弹仓的运动控制问题具有重要意义。本文针对某火炮弹药自动装填系统中链式自动弹仓的高精度运动控制问题,基于实验室现有的链式自动弹仓台架,借助链式自动弹仓动力学分析、ADAMS虚拟样机建模及MATLAB仿真分析手段,结合自适应方法、反演方法、神经网络理论等控制方法,进行了相关研究。本文主要研究内容包含以下几点:（1）介绍了链式自动弹仓的结构组成与工作原理。根据弹仓的机械系统方程以及电气系统方程,结合实际工作情况,将由电机参数变化引起的电磁转矩变化、由弹仓负载变化引起的系统参数变化以及弹仓运动过程中受到的未知外部扰动,视为影响弹仓运动精度的主要因素,推导出含有非线性项的弹仓运动系统的数学模型。通过ADAMS软件建立了弹仓的虚拟样机,并建立了ADAMS-MATLAB联合仿真平台,用以分析比较控制方案。（2）通过联合仿真平台实验说明了PID控制方法在弹仓运动控制方面具有一定的局限性。为提高弹仓运动精度,根据链式自动弹仓运动系统特性,基于反演控制,结合动态面控制方法解决了反演设计中微分爆炸的问题;结合自适应理论,采用自适应算法估计参数,对弹仓运动时系统参数的变化进行补偿;利用RBF神经网络可逼近非线性未知项的能力,对弹仓外部未知扰动与电机非线性附加扰动力矩进行补偿。通过联合仿真证明,神经自适应反演控制相比于PID控制、自适应动态面反演控制,具有更高的控制精度。（3）搭建链式自动弹仓实验平台,实现本文设计的控制方法在链式自动弹仓运动控制上的应用。实验结果表明,所提出的神经自适应反演控制方法,受负载变化影响程度较小,补偿了由弹仓未知外部扰动与电机非线性附加扰动力矩对弹仓运动造成的不利影响,控制效果较好,提高了弹仓运动精度。