随着自动化水平的提高,自动化生产线不断朝着高质量高效率运行的方向发展,作为主要的执行机构工业机器人的高速高精度控制显得举足轻重。工业机器人是一个强耦合的复杂系统,基于运动学控制的机器人存在高速大转矩时位置偏差大,急停时关节容易出现振动,提高响应速度超调现象严重等缺点,在很大程度上限制机器人的运动效率和运行性能,甚至对机器人造成损坏。机器人动力学研究机器人运动和关节驱动力矩的关系,基于机器人动力学模型的控制策略从根源关节力矩出发来提高系统控制性能。本文以SCARA机器人为研究对象展开关于机器人动力学的研究。针对机器人关节摩擦现象的复杂性,对常用的库伦+粘滞摩擦模型中加入高速补偿项进行改进,拟合结果表明改进的摩擦模型更好的表征了SCARA机器人的摩擦效应,并通过Matlab和Adams联合仿真解决了关节摩擦力矩和本体运动力矩实验中难以解耦的问题,验证了动力学建模和参数辨识的可靠性。针对机器人高速运动中轨迹跟踪精度变差的问题,提出了机器人关节空间轨迹规划加加速度连续有界的解决方案,并提出通过9次多项式和三角函数两种形式进行PTP运动的轨迹规划,配合机器人多轴协同算法进行实验,对比梯形速度曲线算法,9次多项式和三角函数算法的跟随误差分别降低了7.6%和3.5%,轨迹定位时间分别提高0.024s和0.022s。针对机器人高速变点位PTP运动时驱动力矩超限的问题,基于动力学模型对力矩的预测,配合加速度迭代寻优算法对力矩超限点位的PTP运动加速度值进行优化。实验结果表明,多点位PTP运动的总运行时间优化前后分别为7.82s和7.84s,驱动力矩的峰值优化前后分别为112.2N·m和84.19N·m,在效率相近的情况下有效的降低了峰值力矩保护减速机。针对国内伺服系统和总线技术的局限性,对永磁同步电机的模型及控制进行简述,并由伺服驱动器的三闭环结构入手分析了基于机器人动力学模型的惯量补偿控制和计算力矩法前馈控制模型,期望达到减小力矩波动提高机器人控制系统性能的目的。本文通过虚拟样机动力学联合仿真及实验的形式对动力学进行解耦单独验证,使得动力学物理意义明确,可靠性更高;通过推导加加速度连续有界的轨迹规划算法有效的提高了关节的轨迹跟踪精度,减小定位时间;通过基于动力学模型的加速度寻优算法限制驱动力矩不超过减速机峰值转矩,提高减速机使用寿命;分析了基于高性能伺服的惯量补偿控制和计算力矩法前馈补偿控制策略,期望提高控制系统性能。