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高速高精度运动控制是装备制造业的重要研究领域之一，是数控机床、工业机器人的核心组件。伺服跟踪控制技术和轮廓控制技术是高速高精度运动控制的核心技术之一。本文结合粤港招标制造业领域关键技术重点突破合作发展项目：微型数控工具磨削中心的开发(2004A10403021)；广东省2004年科技攻关项目：微型工具磨床开放式数控系统研究(2004810201025)；广州市2006年科技攻关项目：NURBS实时插补算法的研究(200623.D0071)，进行了基于DSP的高速高精度伺服控制策略的研究。
当前运动控制技术主要面临三个方面的问题：(1)存在未知外部扰动及模型不确定性因素的情况下，伺服跟踪控制器的设计问题；(2)复杂曲线伺服轮廓控制器的设计问题；(3)在输入输出采样保持率失配情况下，高速高精度伺服控制器设计问题。针对以上问题，论文系统地研究了高速高精度伺服控制策略，并在高精度三坐标数控运动控制实验台上进行了不同几何特征平面轨迹的伺服跟踪与轮廓控制实验，提出了一系列新的控制策略与控制算法，较好地解决了高速高精度运动控制的伺服跟踪和轮廓控制问题。本文的主要贡献如下：
1.提出了一种基于二自由度调节的自适应PID控制算法。传统PID控制器控制精度的改善与动态性能的提高不能同时满足。该算法在进行外部扰动抑制的基础上提高跟踪精度，其策略为添加目标值滤波器的微分先行PID控制器，将控制算法分为独立的两部分：针对目标值跟踪的控制分量和针对外扰抑制的控制分量；独立调节目标跟踪参数与抑制外扰参数，使系统同时达到最优。该算法在基于DSP的运动控制器中得以实现，实验结果表明：相对于经典PID控制与自适应PID控制，基于二自由度的自适应PID控制算法在跟踪控制暂态指标exu、eyu和误差测量标识L2[ex]、L2[ey]上均有较大的改善；控制量稳定性指标cxu、cyu保持在更小的范围内。
2.提出了一种基于最优二次型性能指标函数的自适应PID控制算法，以提高平面轨迹跟踪精度和伺服控制输出的稳定性。该算法在确定二次型性能指标函数组成的基础上，对跟踪误差预报模型的参数进行辨识，将性能指标函数二次型优化结果与设定的数字PID控制律进行比对，实时更新。PID参数。算法以参数逐步优化的方式设定在线自适应律，在线优化计算以差分运算为主，大大减小控制器的工作量。该算法重点在于确定二次型最优性能指标函数构成。由于采用了跟踪误差预报模型的函数优化方式，PID参数优化过程可以稳定可靠的运行于DSP运动控制器中，在不同平面轨迹跟踪控制的实验中可以看出，相对于经典自适应PID控制及本文提出的二次型函数自适应PID控制，跟踪误差的数字量标识L2[ex]、L2[ey]均有不同程度的改善，动态过程的暂态性能指标exu、eyu有较大提高；控制量稳定性指标cxu、cyu处于一个更小的波动范围。
3.提出了一种基于交叉耦合轮廓预补偿的自适应预见控制算法(CCPM—APC)。该算法主要包括进给率修调和各轴前向预见控制量的修正两部分。进给率修调是一种参考位置预补偿的方法，通过在线计算轮廓误差，将其解耦分配于XY轴，在轨迹插补输出环节进行位置预补偿；前向预见控制则是以最优控制为出发点，对目标值和外部干扰的前向预见值构成的控制量表达式进行参数在线辨识，得到前向预见实时自适应控制律，针对轨迹轮廓伺服控制中可能出现的非正常点做进一步处理使之总处于正常值范围。针对平面复杂轨迹的轮廓控制实验表明：本文所提的CCPM-APC较之于非耦合单轴伺服跟踪控制和典型交叉耦合控制器，在轮廓误差统计性能指标IAE、ITAE、ISE、ITSE、RMS上有50％以上的提高。尤其针对大曲率变化、急速线性拐点，CCPM-APC较经典耦合控制算法有更优良的表现。
4.提出了一种应用输出多采样率的自适应PID伺服跟踪控制算法。利用采样率提升技术构造出控制系统的函数空间模型，在平面目标参考轨迹位置信息已知情况下，由多采样率函数空间模型得到控制量输入与系统输入的线性关系；采用递推最小二乘辨识算法得到控制量表达式的参数在线更新，建立伺服被控对象函数空问模型的自适应律，从而可以通过多采样率极点配置的方法在线整定PID控制参数。平面轨迹跟踪伺服控制实验表明：与单采样率自适应PID相比，多采样率控制模式在暂态性能指标exu、eyu和误差数字量标识L2[ex]、L2[ey]上有一定的性能提高，而控制量稳定性指标cxu、cyu则保持在一个相当稳定的范围内，提供了稳定性较强的控制环境。
实验和研究选定具有不同几何特征的测试曲线，采集各轴跟踪误差、轮廓误差和控制器输入量，依照工业机器人运动控制实验评价标准，从伺服跟踪误差、轮廓误差及控制量输入的稳定性三方面进行分析与评价。实验表明，本文提出的伺服控制算法是有效的。