在工业自动化领域中,控制系统作为工业生产、智能制造必不可少的关键技术,广泛应用于数控机床、工业机器人、机械制造、化工和纺织等多个领域之中。速度规划控制是运动控制中关键的环节,决定了运动系统的效率、平稳性和控制精度。裁切机作为多领域使用的运动控制系统,离不开精准的运动控制,传统的裁切机运动控制系统大多采用单片机或者DSP芯片设计,存在运动速度慢、精准度不高、突变现象明显等缺点,严重影响运动控制系统的效率。因此,本文基于现场可编程门阵列（FPGA）对电机加减速实现运动控制。主要研究工作如下:针对传统的查表法和卷积法在加减速控制中存在运行时间长、加速度以及加加速度不连续的缺点,在分析梯形、S形加减速算法原理的基础上,提出了基于FPGA的四次S形加减速连续积分控制算法,通过对加加速度、加速度、速度的连续积分,可以实现加速度的连续变化,减小运动过程中的柔性冲击。结果表明:该算法进行步进电机加减速控制,相对于查表法和卷积法加减速控制算法,能够减少加工时间、减少电机失步、提高工作效率。对于优化运动控制系统具有重要意义。针对步进电机在运动过程中突然改变目标速度或者反向转动的情况下产生突变和失步的不足,通过分析步进电机的S形加减速曲线,提出了一种基于FPGA的自适应动态规划的控制算法。自抗扰控制理论中的跟踪微分器,从不连续带有噪声的信号中提取连续信号,获得平滑的微分信号;最大速度抑制算法抑制速度或者频率,防止其过冲;改进的动态规划搜索算法预先搜索出最优解,避免重复搜索,提高控制效率。结果表明,该算法加速时间相比连续积分算法快了10.77ms,反转所用时间快了13.32ms,解决了事先频繁确定目标速度的问题以及在443ms和632ms处的突变现象,从结果数据可以看出不易产生突变,相比于直接使用连续积分算法,该算法精确度上升了8.14%且复杂程度小、突变小、工作效率更高。