运动控制是通过软硬件的方法来实现机械运动精确的位置控制、速度控制和加速度控制等。位置控制是运动控制的一种，它要求较高的控制精度和跟踪速度，因此如何提高系统的动态特性和减小系统的轮廓误差是控制的关键所在。　　 本论文采用TMS320LF2407、XDS510硬件仿真器、PC机、交流驱动电源、交流永磁同步电机、二维绘图仪等硬件设备，搭建了基于DSP的运动控制试验平台。在此基础上，分析了系统的动态特性和参数变化对系统轮廓误差的影响，先后采用了模糊自适应PID控制策略、单神经元PID控制策略以及模糊神经网络控制策略，并详细分析和比较了这几种控制策略对系统的动态特性和轮廓误差的影响，以使先进的控制策略与DSP的高效数据处理能力的结合成为可能。　　 为了验证智能控制策略的正确性，本文在Matlab/Simulink环境下建立了相应的系统仿真模型，对基于三种智能控制策略的系统进行了仿真研究，并将其仿真结果作了比较。　　 仿真和实验结果分析表明：三种智能控制策略各有优缺点，适合于不同的场合。相比于传统的PID控制，采用先进的控制策略后，系统的控制性能有较大的改善，动态特性和轨迹精度得到明显提高。