近年来,随着卒中偏瘫患者的增加,外骨骼康复机器人逐渐走入临床康复实践。而基于运动想象（Motorimagery,MI）的脑机接口（Brain-computerinterface,BCI）可以表达患者的自主运动意愿,修复外部肢体与大脑神经中枢之间的联系,在偏瘫康复领域具有广泛的应用前景。本文基于神经可塑性理论,旨在设计并实现一款结合MI-BCI和上肢外骨骼的康复训练系统。本文首先介绍了基于运动想象脑机接口的上肢外骨骼康复系统的课题背景与研究意义,分析目前BCI主要应用场景,关键技术发展,确立基于MI-BCI系统的整体研究思路,针对现有的脑电信号（electroencephalography,EEG）特征提取和特征分类算法进行了介绍与分析。其次,根据人体上肢的生物学特性分析上肢外骨骼自由度及机械结构设计,使用ADAMS软件对外骨骼机器人进行模拟仿真。通过基于旋量的方式求解外骨骼正运动学,在此基础上进一步求取逆运动学解和外骨骼机器人的工作空间,为外骨骼的实际应用提供运动学基础。设计了 MI离线实验范式,采集23名受试者的EEG数据集,并对MI脑电信号的特性进行了分析,搭建了基于图卷积神经网络（Graph Convolutional Network,GCN）的分类算法,利用共空间模式（Common Spatial Pattern,CSP）、滤波器组共空间模式（Filter Bank Common Spatial Pattern,FBCSP）、以及卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN）进行对比验证分类算法性能。根据康复系统设计要求,对搭建的上肢外骨骼系统的软硬件平台进行了介绍,设计并实现了 MI-BCI控制上肢外骨骼康复系统的上位机软件平台,平台采用模块化设计思想,并基于C#、C++编程语言和.Net Framework框架。最后对康复系统反馈时延进行了测试。最后,通过所搭建的康复系统进行了离线、在线测试。在线实验测试共召集12名被试,实验结果表明,所设计的基于运动想象脑机接口控制的上肢外骨骼系统取得了良好的控制效果。本文设计了穿戴外骨骼、不穿戴外骨骼以及加入力反馈三种模式,对不同模式下的在线实验受试者脑电信号使用格兰杰因果分析脑区功能连接,结果表明,使用外骨骼和主动反馈的模式可最大化激活脑有效连通性网络。研究为运动想象脑机接口与上肢外骨骼结合的康复系统应用提供了良好的基础。