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运动控制器作为开放式数控系统的核心,在开放式数控系统中具有非常重要的地位,并得到越来越多的关注,已经被广泛应用到机器人、航空宇宙、医疗设备、测试测量、半导体制造以及材料处理等诸多领域。与欧美、日本等发达国家相比,我国在运动控制器领域还有较大差距。因此,研究一款开放式运动控制器具有现实意义。本文结合两自由度移动机器人运动控制需求,对基于DSP的多轴运动控制器进行了研究,主要研究内容如下:在对目前市场上主流运动控制器的体系结构进行充分调研的基础上,提出了基于DSP的两轴运动控制器的总体设计方案,并从硬件、软件两个方面对运动控制器进行了详细的设计。运动控制器硬件部分包括DSP硬件电路和复杂可编程逻辑器件(CPLD)扩展模块两个部分。其中芯片DSP采用TI公司的TMS320LF2407A,ALTERA公司的MAX系列CPLD EMP7128对运动控制器的功能进行扩展,文中给出了硬件电路各模块的详细的电路图。运动控制器软件部分包括DSP系统初始化程序和控制算法两个部分,文中给出了DSP初始化函数以及各控制算法的软件设计流程图。最后还在两自由度机器人MTR平台上,对两轴运动控制器进行了试验。为使运动控制器能够适应更复杂的领域,实现更多自由度机器人、机械臂等场合的应用,提出了基于FPGA的四轴运动控制器,给出了四轴运动控制器的体系结构,软硬件解决方案,并对FPGA内部各逻辑模块在Quartus II平台上进行了详细的设计与仿真。该四轴运动控制器采用TI公司的TMS320F2812和ALTERA公司的Cyclone II系列FPGA EP2C5Q为控制核心。这种结构将DSP数字信号处理能力与FPGA逻辑处理能力都得到充分的发挥。为解决PID控制算法在面对非线性问题时无法得到高精度的控制性能的问题,提出了基于模糊小脑模型(Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller,简称FCMAC)的补偿控制策略,该控制策略将FCMAC作为补偿控制器引入伺服系统的速度环当中,与模型参考控制相结合。FCMAC补偿控制器能够实时在线学习系统的非线性,对参数变化及扰动等因素进行实时补偿。仿真研究表明该控制策略能显著减小系统速度、位移跟踪误差,即使在持续正弦信号干扰下也具有良好的动静态性能。