论文首先对调平系统和调平技术的现状和发展做了简要的介绍和讨论。随后对机电式调平系统进行了数学建模，提出了固定高度过调修正的调平控制策略，并将刚性模型在MATLAB的SIMULINK环境下对机电式调平系统进行了仿真。考虑到调平平台的挠度变形及丝杠支腿的行程间隙以及超静定等因素对调平精度存在重大影响，但又难以对这些因素建立精确的数学模型，因此利用神经网络对未知函数的辨识能力，建立了神经网络误差补偿模型。并将其与刚性系统模型相结合，建立神经网络误差补偿预测模型，通过在MATLAB的SIMULINK环境下的仿真分析，这种控制结构具有较高的控制精度、较快的收敛速度和一定的抗干扰能力。在虚腿问题的解决方面，本文通过对简化系统的静力学分析得出了因各调平支腿伸长量变化引起的虚腿转移规律。考虑到虚腿找实过程中的控制顺序和控制规则上的不同，将控制系统分成了虚腿判断和伸长量预测两部分，从而降低了控制系统的复杂度。分别建立了WJFLC和EQFLC模糊控制器并用其组成控制系统的二级控制模型，并给出了WJFLC和EQFLC的输入量的量化因子。仿真结果表明该控制结构在除两个水平传感器外无其它传感器的情况下可以很快的实现虚腿的找实，并且不会引起平台的剧烈震动。将以上的研究成果实际运用于雷达天线车，用KeilC51进行程序设计并运用于控制车身调平，使整个控制过程简单、人性化、智能化。论文最后通过实验验证了这种调平控制算法用于高精度调平的快速性和有效性。