六自由度Stewart构型作为并联平台的经典构型,广泛的应用于模拟器、机床、振动、太空、医疗等领域。这些应用都充分利用了并联平台具有响应速度大、动态特性好、误差累计小等优异工作特性。并联平台是一个复杂的非线性系统,在运动学、动力学、工作空间及奇异性、控制策略领域依然有许多问题没有解决,而运动学位置正解是解决好这些问题的基础。本文以六自由度Stewart构型并联平台为研究对象,采用基于结合迭代法和智能算法的混合策略方法对运动学位置正解进行研究。智能算法采用BP神经网络,根据动平台六个自由度求解对神经网络的映射能力的不同,设计了三类78种不同节点和隐含层数的BP神经网络的结构,利用运动学反解公式构建训练样本和测试样本,之后对神经网络进行训练和输出结果测试,并最终得出较优的神经结构,再将较优的神经网络求解得到位置正解的近似解,将近似解作为Newton-Raphson迭代法的迭代初始值,迭代的最终结果作为位置正解的值。以伺服电动缸为驱动的并联平台为基础,选择基于通用计算机结合控制器的伺服控制方案,基于此伺服控制方案对并联平台的控制系统进行整体设计,基于伺服电机的特性,选择了相应的数据采集卡、运动控制器,并设计了抱闸、限位信号处理电路。基于运动控制器的开发函数库,开发了并联平台控制软件。完成了六自由度并联平台环境的搭建。在并联平台实验前,对动平台的静态定位和动态跟随这两个运动进行路径规划。然后利用边界搜索法对并联平台的工作空间进行分析,画出定姿态位置工作空间和定位置姿态工作空间的三维图,从而分析并联平台工作空间的特性,之后将工作空间的特性运用在控制软件的参数检测中,确保动平台在安全空间内运行。基于雅克比行列式,利用符号求解软件maple画出定姿态奇异位置点和定位置奇异姿态的三维空间,并证明了在设定的工作空间内不存在奇异位形。最后利用SBG惯导和混合策略位置正解对并联平台完成了误差标定,在并联平台实际控制实验中实现了静态定位和动态跟随这两个运动功能,对定位精度、运动跟随误差进行测量分析,来验证混合策略应用的有效性及路径规划的合理性。