随着我国老龄化人口数量的迅速增长,由脑卒中等疾病造成的肢体残障人数急速增长,因此下肢康复机器人进入发展的黄金期,市场前景广阔。然而传统术后康复方法存在康复师数量不足、康复周期长和资金消耗大等缺点。在脑卒中术后康复过程中,由于患肢存在主动运动意图,会出现患肢实际运动轨迹与机器人不匹配现象,容易对患肢造成二次伤害,并且下肢康复机器人存在结构复杂、仿生性能不佳和系统抗干扰能力差等问题。所以设计简单实用、符合仿生学原理和抗干扰能力强的康复外骨骼系统已成为康复领域研究的热点和难点。针对以上问题,本文展开深入研究,具体研究内容如下:（1）针对张拉整体结构找形问题,提出改进力密度找形算法。分析张拉整体结构找形特点,把找形问题转化为非线性无约束优化问题,用共轭梯度法找形问题。数值仿真证明改进力密度找形算法具有计算速度快、精确度高等优点,为进一步探讨和解决处于噪声环境下的张拉整体结构找形问题奠定基础。（2）针对在噪声干扰环境下的张拉整体结构找形问题,结合（Modified Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno,MBFGS）算法构建能够抑制噪声干扰的张拉整体结构找形算法。从非线性无约束优化问题角度出发,将抗噪型归零神经网络用于张拉整体结构的找形过程。通过MBFGS算法构建修正刚度矩阵代替Hessian矩阵确保张拉整体结构在找形过程中的正定性。（3）针对仿生膝关节外骨骼结构设计问题。分析人体膝关节骨骼、肌肉和韧带等组织的运动特性,简化膝关节结构。通过设计机械结构实现人体膝关节的限位自锁功能并搭建仿生膝关节结构原理样机,分析仿生膝关节结构的奇异构型与工作区间等运动学特性,提出仿生膝关节动力学模型,为控制算法设计奠定基础。（4）针对仿生膝关节控制问题,设计抗噪型归零神经网络（noise tolerant zeroing neural network,NTZNN）作为控制器,分析不同康复阶段的膝关节力矩和混合噪声对模型的影响,数值仿真实验和平台实验结果表明NTZNN控制器在噪声抑制方面具有优越性。