隨著先進制造技術的迅速發展，對運動控制的精度要求也越來越高，而運動伺服控制系統的性能很大程度上取決于伺服控制算法，通過運動控制與智能控制的融合，從改進傳統的PID控制，到現代的最優控制、自適應控制、智能控制技術，應用先進的智能控制策略達到高質量的運動控制效果，已經成為當前研究的一個熱點。
　　由于運動伺服控制系統中存在負載模型參數的變化，機械摩擦、電機飽和等非線性因素，造成受控對象的非線性和模型不確定性，使得需要依靠精確的數學模型，系統模型參數的常規PID控制很難獲得超高精度、快響應的運動軌跡的要求。因此伺服控制系統越來越多采用PID與其他新型控制算法相結合的控制方式，如人工智能與專家系統、模糊控制、人工神經網絡、遺傳算法等，這里設計了一種基于神經網絡控制算法的運動伺服控制卡，采用DSP+CPLD的硬件平臺，采用單神經元PID與CMAC并行控制的伺服控制算法，通過對伺服電機的控制實現對位置的閉環控制。仿真和實踐結果證明，這種運動控制算法有魯棒性和抗干擾能力。
　　1 硬件設計
　　該運動控制卡是以PC機作為主機的運動控制卡，選用DSP作為核心微處理器，卡上集成編碼器信號采集和處理電路，D／A輸出電路，擴展存儲器電路和DSP—PC通信電路。PC機把粗處理的數據通過DSP一PC通信接口傳遞給運動控制系統，DSP通過對光電編碼器反饋信號處理電路的結果分析，計算出與給定位置的誤差值，再通過軟件位置調節器獲得位置控制量，計算出運動速度控制量，產生的輸出信號經D／A轉換將模擬電壓量送給伺服放大器，通過對伺服電機的控制實現對位置的閉環控制。系統的結構框圖如圖1所示。
　　
　　選用美國TI公司的16位定點DSPTMS320LF2407A作為運動控制器的核心處理器，地址譯碼、時序邏輯、編碼器信號處理電路用CPLD來完成，用PCI接口芯片實現雙口RAM與PC機的通信，雙口RAM用來存儲和緩沖DSP與PC機間的通信數據，SRAM用來存儲運動控制器運行時的程序和數據。