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重型火炮(火箭炮)等武器当中随动系统的动态性能,是影响其机动性、操瞄自动化和射击快速性的主要因素。随动系统负载模拟器能够动态实时模拟重型火炮在调转射击过程中的受力载荷变化,在总装之前对武器随动系统进行动态性能考核；但是,负载模拟器当中存在的多余力矩对加载力矩造成很大的耦合干扰。因此,对多余力矩的形成机理、辨识与抑制技术进行研究,提高随动系统负载模拟器的力矩加载精度,具有重要的理论意义和应用价值。本论文的研究工作主要集中在以下几方面：(1)对随动系统负载模拟器的组成结构和工作原理进行了深入分析,应用伺服阀和马达的流量连续性方程,以及马达和负载的力矩平衡方程,结合电气部分的数学方程,推导了阀控液压马达伺服系统加载力矩的传递函数、执行环节的传递函数和多余力矩的传递函数,并进而建立了随动负载模拟器的状态空间模型,为加载力矩控制器的设计提供了理论支撑。(2)根据液压伺服控制系统的结构原理图,在校核计算元件参数的基础上,利用AMESim仿真软件平台搭建了随动负载模拟器的物理模型,为多余力矩的辨识与预测提供了实验平台；利用Matlab/Simulink与AMESim软件,建立了随动负载模拟器的联合仿真模型,为加载力矩控制器的设计提供了仿真平台。(3)研究了基于误差饱和抑制函数的BP神经网络、基于聚类分析的T-S模糊模型和基于灰色理论模型的多余力矩辨识和预测方法,结合辨识测试数据和所提出的性能评价指标,对三种方法的辨识结果与预测精度进行了比较和总结。结果表明,灰预测模型结构简单、计算量小,可有效用于多余力矩的在线预测。(4)针对加载力矩控制器设计当中面临的问题,在分析模糊逻辑和传统PID控制系统的构成与特点的基础上,改进了动态模糊神经网络GD-FNN和灰预测变论域自适应模糊PID控制器的结构与参数学习算法,提出了基于GD-FNN和基于GF-PID的加载力矩控制器,并结合AMESim仿真平台进行了多余力矩抑制仿真。(5)编写了随动负载模拟器的控制软件,针对某武器随动系统的考核要求,进行了两种加载力矩控制器的多余力矩抑制试验,结果表明,所提出的GF-PID加载力矩控制器可以有效抑制多余力矩的幅值,能够用于随动系统的模拟加载试验；随后,以所建设的“随动系统通用负载模拟加载试验系统”为依托,对某型号武器随动系统的动静态性能进行了考核验证。结果表明,其静态调转精度、等速跟踪误差和等效正弦跟踪均方差均满足设计指标要求。