并联机器人具有刚度大、承载能力强、位置误差不积累等特点，在应用上与串联机器人呈互补关系，已经成为机器人领域的研究热点。目前，并联机器人已经在航天、航空、海底作业、地下开采、制造业、计算机辅助医疗设备、生物工程以及微机电系统等方面有着广泛而重要的应用。 然而，尽管在并联机器人实际应用和理论研究中取得了大量的研究成果，但是在并联机器人机构学、运动学、动力学、奇异位形、运动控制及规划等方面仍存在一些具有挑战性的问题。本文以我校在自然科学基金资助下自行研制的液压驱动六自由度并联机器人实验室样机为研究对象，从寻求更为实用的、便于工程界接受的并联机器人控制策略角度出发，对并联机器人的动力学及其控制策略进行了研究。 首先介绍了并联机器人的结构及其发展概况、应用前景，然后从控制的角度出发，介绍了目前并联机器人相关控制算法的发展概况。由于目前关于并联机器人动力学方面的研究还不充分，所建立的动力学模型或者过于复杂，或者完全是从机构学角度建立的，不方便控制理论和控制工程学者的应用。为此，提出了简单的易于工程实现的控制思想，即将机器人连杆机构的动力学方程反解所确定的各关节力或力矩视为作用于液压伺服系统液压缸柱塞上的可变负载力(相当于外扰)，以柱塞位移量作为液压伺服系统的输出，以此构成位置闭环，实现轨迹跟踪控制。 在建立了模型的基础上，用改进的LQ控制实现了机器人的轨迹跟踪控制，由于本文将连杆机构的动力学特性视为各伺服系统液压缸上的扰动，所以机器人的控制，实际上变成对扰动有较强鲁棒性要求的伺服系统控制，为进一步提高系统的抗扰能力，采用了具有扰动补偿作用的离散LQ最优轨迹跟踪控制方案。仿真结果证明该方法的有效性和可行性。在现有设备的基础上，对其进行了实际的实验研究，结果表明较好的实现了运动控制目标。 本文以离散的滑模变结构控制方案实现了机器人的轨迹跟踪控制。这样就充分发挥了滑模变结构控制对干扰的不变性优势，实现了抗扰性要求。 将CMAC神经网络同PD控制器结合在一起构成并联机器人轨迹跟踪控制方案。由CMAC学习机器人逆动力学模型，由PD控制器实现误差调节，极大的改善了动态特性，提高了系统的鲁棒性。 考虑到机器人控制中不确定性因素的存在，提出不依赖于并联机器人动力学模型的鲁棒自适应控制策略。在理论上探讨了鲁棒自适应控制、鲁棒自适应分散控制以及参数分散鲁棒自适应控制等鲁棒控制模式。给出了较为简单的控制器结构形式， 燕山大学工学博士学位论文在此控制过程中既无需计算逆动力学特性也无需计算回归矩阵，大大减少实时计算量，可以保证跟踪误差为零，较好地实现了误差系统的定位控制。 还针对并联机器人的不确定上界的包络函数设计了并联机器人的鲁棒自适应分散控制器，在其控制过程中，同样无需计算回归矩阵，仅需在线估计一个关于机器人各关节不确定上界的标量参数。这对于像6－DOF并联机器人这样多自由度的机器人系统而言，其控制系统结构是十分简单的。本方案具有工程实用价值，仿真结果证明了方案的可行性。 本论文的研究为具有自主知识产权的并联机器人技术进入工程实际应用奠定了一定的基础。