贴片机位置控制技术是SMT的核心技术。本文根据QSP-2贴片机位置控制系统的特点,研究了运用基于遗传算法的模糊神经网络PID控制器对其位置系统进行控制。通过仿真和试验结果表现了集合模糊逻辑推理强大的结构性知识表达能力与神经网络自学习能力的模糊神经网络的优异性能,以及遗传算法作为一种全局优化算法在多目标寻优中的强大优势。首先,介绍了QSP-2贴片机的位置伺服电机—直流无刷电机的结构、工作原理、运行特性以及直流无刷电机的PWM控制技术。在此基础上推导了电机的数学模型,并设计了直流无刷电机的电流调节器和转速调节器,通过仿真实验结果,充分说明了转速调节器在控制无静差、抗扰动、决定电机最大电流等方面的作用以及电流调节器在抗扰动、加快动态响应过程、电机过载时限制电枢电流等方面的作用。其次,设计了基于遗传算法的模糊神经网络PID位置控制器。着重介绍了基于联接机制的模糊神经网络的结构,以及遗传算法对模糊神经网络的网络结构(规则)和隶属度函数的优化。通过实例详细地给出了优化过程(染色体编码方式的选择、个体适应度函数的选择等)和优化结果,并通过仿真结果,充分地说明了模糊神经网络的优异性能以及遗传算法在多目标寻优中的强大优势。最后,设计了基于B30A8驱动器和固高GT-400-SV-PCI-G运动控制卡的QSP-2贴片机的位置控制系统。其中介绍了Matlab与Visual C++混合编程、高精度的位置传感器-光栅的原理、固高GT-400-SV-PCI-G运动控制卡的使用方法以及位置控制系统的应用程序。