近年来,数字控制技术在工业界扮演日益重要的角色,用途也日趋广泛,如在数控机床、电火花加工、工业机器人、精密电子制造等领域都有广泛应用。其中数控技术研发领域当中,具有普遍意义上的智能控制体系结构研究、高性能运动控制技术、以及复杂轨迹实时控制策略等研究问题已经成为提升相关产业进阶之关键性技术问题。近几十年来产业界、学术界多有从不同角度去研究和诠释数控领域一些关键问题。本课题拟从建立统一的智能数控系统平台入手,裁剪具有自主知识产权的专用实时数控操作系统平台;以工业界需求为导向,研究复杂轨迹情景下相应的各种控制策略,包括小线段融合模式下的速度前瞻控制以及实现通用参数曲线插补,研究基于非均匀有理B样条曲线插补技术,研究若干智能控制策略应用于实际高性能运动控制器研发,具体设计了神经网络曲线插补算法和基于遗传算法改进的PID控制器。课题有望在理论和实践两个方面取得相应进展,可望进一步丰富智能控制理论在机电控制领域的应用,论文主要研究内容如下:基于目前机电设备系统控制结构特点,论文提出了一种基于分层智能控制策略的数控系统框架,该框架具体分析数字运动控制设计实现的具体特点,结合RCS(Realtime Control System)实现了以TASK、IO、MOTION、GUI等具有鲜明机电设备领域特色控制系统架构。研究工作具体分析专用数控实时操作系统裁减过程并加以实验验证,其实时进程切换精度可以达到微秒级别,为整个系统的实时性打下了良好的基础。硬件方面,论文着重研究了相应的运动控制IC设计思想及部分仿真流程,具体给出了与之相应的板卡级硬件设计过程,最终形成以PC104接口为特色,具有八轴最大可扩充至十六轴,兼容开、闭环两种控制模式的高性能运动控制硬件平台。在复杂运动轨迹研究方面,考虑到目前基于非均匀有理B样条(NURBS)曲线技术已经成为CAD领域事实上的标准,NURBS插补技术也成为当今数控加工和CAD/CAM领域的一大研究热点。论文研究了基于双圆弧逼近理论的NURBS插补算法,并给予了相应的实验分析。同时对于参数曲线插补所固有速度波动问题,论文也给以了相应的篇幅予以介绍和说明,并从算法仿真和实验加工两个方面给出了解释。论文还研究当前机电设备运动轨迹控制热点问题,包括密集小线段集中优化处理,以及带来的加工融合问题;研究当前机械设备速度控制问题,考虑复杂轨迹情景下的智能前瞻控制(Look-Ahead)问题,运用优化理论研究其中速度最优控制问题。从加减速控制角度出发,论文提出了一种基于S曲线的圆整误差补偿策略,完善了相关S曲线加减速算法理论研究框架。在引入智能数值处理算法到实际的运动控制系统应用的研究工作中,论文着重分析了神经网络曲线插补技术和基于遗传算法改进的PID控制器的设计与实现。在神经网络曲线插补技术研究当中,论文考虑一般神经网络理论处理的特点,采用BP网络来训练NURBS参数曲线,利用神经网络曲线较强的非线性拟合特点来解决NURBS曲线构造过程中从参数空间到几何空间的映射问题。在引入遗传算法构造控制器的过程当中,论文建立较为全面的算法仿真环境,较为全面的考虑了遗传算法相应影响因素对实际系统控制效果的影响。本节论文所涉及的相应理论和算法均在实验室环境下进行了实际实验,给出了对应的结果分析。