*一章介绍光电跟踪系统的概念及组成，并对光电跟踪系统中的现有伺服控制算法和控制器的发展现状进行了简要总结。第二章介绍了复合控制、等效复合控制和共轴跟踪原理。并提出利用ELM神经网络对脱靶量，伺服转台位置、速度和加速度进行数据融合得到目标位置、速度及加速度，构成共轴跟踪。第三章针对ELM神经网络运算量大和历史时刻数据重复学习训练，对ELM神经网络算法进行优化，缩短了运算时间，运算时间大约为4.58ms，达到了光电跟踪系统的实时性要求。并根据某光电跟踪系统转台的实验数据进行了ELM神经网络数据融合仿真。第四章针对实现共轴跟踪需要的信息源，在伺服转台上安装了角加速度传感器。分析了角加速度传感器的工作原理和模型，利用频率测试法得到角加速度传感器的传递函数，并进行滞后补偿。通过实验比较了在角加速度传感器和光电位置编码器两种方式下，分别得到的伺服转台的速度和加速度信号的优劣。第五章基于Compax3伺服控制器建立了光电跟踪伺服平台，对平台的主要参数进行性能测试。用程序模拟了光电探测器的特性，并进行了共轴跟踪实验验证。
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