激光切割是现代机械加工的重要手段之一。目前,在国内的激光切割加工过程中,常常存在被切割板材表面起伏不平,导致激光焦点到被切割面之间的距离(离焦量)不断变化,影响切缝和切割质量等指标。本文是以佛山市产学研项目“激光切割机控制技术研究”为背景,针对如上问题,展开了相应的工作:(1)在Z轴方向,本文采用神经网络对激光头到被加工板材表面间距离进行离线建模,在激光切割过程中,基于已辨识模型对离焦量进行预测控制,实时调整激光头的运动轨迹,保持离焦量恒定。在神经网络的训练过程中,首次引入被动聚集型粒子群算法(PSOPC),仿真研究证明:相对于反向传播算法(BP)训练的神经网络,采用被动聚集型粒子群算法训练的神经网络具有更好的非线性系统辨识能力和泛化能力。(2)在X-Y二维轴向,本文提出了可逆插补算法,驱动步进电机沿着正向插补的轨迹进行逆向运动。实验证明了可逆插补算法的实用性和有效性。(3)本文设计了基于ARM9为核心的硬件平台,并且采用多通道并行传感技术来提高检测精度,从而对离焦量进行实时监控。论文的主要内容有:(1)第一章介绍了激光切割的原理和特点以及激光切割机的发展现状和未来趋势。从实际问题出发,引出了本课题选择的意义以及研究的主要内容。(2)第二章描述了激光切割机控制系统的整体架构,提出了激光切割机控制系统的设计方案,包括控制系统的硬件平台和软件结构。(3)第三章研究了激光切割机控制的关键技术——Z轴浮动控制策略和二维可逆插补算法。探讨了Z浮系统的前瞻策略,针对神经网络的训练引入了被动聚集型粒子群的学习算法;在逐点比较法的基础上,提出和实现了可逆插补算法。(4)第四章设计了激光切割机控制的硬件平台。对各硬件元件进行了选型,考虑到激光切割环境的复杂性,采用了多通道并行传感技术,有效的降低环境带来的干扰,提高了测量的精度。(5)第五章在硬件平台的基础上,介绍了嵌入式软件的开发模式和开发环境以及激光切割机控制系统的各软件模块的架构。(6)第六章针对文中提出的可逆插补算法和神经网络预测控制策略,进行了相应的仿真和具体的实验,证明了其合理性和可行性。最后作者对本文的研究内容做了总结,并对嵌入式的激光切割机控制技术进行了展望。