随着科技的迅速发展和我国工业化水平的不断提高,我国工业机器人的安装量逐年增长。工业机器人机器人是工业生产中不可或缺的数字化装备,已经成为先进制造业的一项支撑技术。现在工业机器人的安装数量已经成为评判一个国家工业化水平的重要标准。随着我国人口红利逐年下降,用工成本不断上涨,我国机器人产业已经进入重要的发展机遇期。但是我国工业机器人却大量依靠进口,实现国内机器人产业的发展很有必要。在这个时间点研究机械臂精确控制即具有良好的发展前景,同时也具有重要的研究意义。本文以辽阳市某热电厂锅炉水冷壁焊接机械臂为背景,结合国内外机械臂控制究现状,针对机械臂轨迹精确跟踪控制问题,研究了智能控制与PID控制相结合的控制方法。工业机器人多以单关节PID控制为主,随着智能控制的不断发展和制造业对控制精度的要求提高,首先采用神经网络对PID参数进行整定,对PID控制器进行改进。由于单关节控制割裂了系统的完整性,无法解决系统的强耦合问题,针对这个问题,采用PID神经元网络方法对机械臂轨迹跟踪进行了控制。使用PIDNN虽能较好的解决了系统的了强耦合问题,也将PID的控制思想融入到神经网络中,但是不能解决系统外部的干扰和本身建模的不确定性。针对这个问题,使用基于模型的RBF神经网络自适应方法,逼近系统的模型,实现了对机械臂的轨迹跟踪控制,并对算法做出了一定改进。最后在仿真实验结果的基础上,对各个算法进行了比较和分析。