足踝复合体参与人体运动，是人体的最终负重部位，其生物力学的研究在足踝病机理、人工假体、矫形、鞋具开发等领域具有重要的意义和作用。探讨人体足踝各组成部分之间的力学作用关系，包括相对运动和相互作用力关系以及使足踝完成正常步态和各种复杂运动时肌肉力的时间历程变化规律成为亟待研究的课题。而完成这些研究，需要研制多功能人体足踝运动和动力学模拟及测量装置（即足踝生物力学动态仿真器），实现活体测量无法进行的试验，同时获得活体试验无法得到的力学和运动学参数。本论文针对自行研制的足踝生物力学动态仿真器（以下简称步态仿真器）的控制问题，提出一套完整的多轴控制算法，使仿真器在模拟自由度、模拟时间、模拟精度、负荷重量、调试效率等指标上和国际同行相比具有竞争力。具体来说完成了对步态仿真器动力学建模、模型验证、控制策略设计和仿真、仿真器控制系统的软硬件平台搭建以及控制算法的实验验证。首先，基于对人体足踝步态过程的理解，在Matlab中对仿真器的输入（多个电机位移的时间历程曲线）与输出（足底多个方向地面反力的时间历程曲线）间的关系进行建模并分析了各个分量的敏感度。通过相同输入下的模型与实际仿真器的输出对比，修正并验证了该动力学模型。其次，提出迭代学习的控制方法来控制上述多输入多输出、强耦合的仿真器，根据PID型迭代学习控制中学习参数选取的问题，提出使用模糊控制的方法来动态地整定PID参数。控制算法在Matlab建立的模型中进行了仿真，证明了其能保证控制的收敛性和较快的收敛速度。然后，根据控制系统的指标搭建了控制系统的软硬件，包括电机、电机控制器、运动控制板卡、数据采集卡、传感器的选型；利用MFC开发具有力采集、运动和力控制、实验数据记录、分析及可视化的软件；在Matlab中实现了控制算法的核心。最后，基于上述控制系统的软硬件平台完成了迭代学习控制以及带模糊整定的PID型迭代学习控制的实验，通过分析和对比控制算法的效果对控制算法做出评价。实验结果表明经过4-5次的迭代学习，仿真器可以在5s的时间内完成一个支撑相的模拟，三个方向的足底反力（F_z、F_y、F_x）都具有重复性和可控性，在小于550N的人体重量下F_z和F_y的输出曲线与目标曲线的均方根误差分别收敛到模拟负载的4%和20%。据此，迭代学习控制方法可使步态仿真器具有较强的力学模拟能力，提高了仿真器的智能性，为后续进一步提高模拟速度和精度奠定了良好的基础。本论文的研究得到了国家自然科学基金项目资助（项目编号81071234）。