水下机械手的运动控制是其完成指定任务的前提和保障,是水下机械手关键技术之一。随着水下机械手应用范围的扩大,对其自主性,修理和维护的需要,控制的精度和稳定性的要求都随之增加,如何提高其运动控制性能就成了研究的一个重要课题。由于水下机械手工作环境的复杂性和未知性,同时考虑到经济性、安全性等因素,研究如何利用仿真系统对于机器人运动控制器的设计和调试具有重要意义。本文以两关节水下机械手为研究对象,讨论了水下机械手的动力学建模和运动控制问题。作者在分析水下机械手数学模型的基础上,考虑到水作用力对机械手动力学模型的影响,建立了两关节水下机械手的动力学模型。考虑到水下机械手是一个强非线性、耦合的系统,作者采用了传统的PID、以及CMAC控制器和PID组成的复合控制策略,通过计算机仿真对控制方法进行了验证。最后给出了仿真结果。因此,本文的主要内容可以分为两大部分:1、水下机械手仿真系统的建立;2、水下机械手运动的控制。在仿真系统建立部分,本文首先介绍了推导机械手动力学模型的相关数学知识,并主要介绍了如何利用牛顿欧拉法推导机械手的动力学模型,最后在考虑水作用力的情况下,推导了水下机械手的动力学模型。在水下运动控制部分,本文首先介绍了人工神经网络的基本原理,分析了神经网络的各种结构形式,然后介绍了CMAC控制器的原理以及特点,最后设计了小脑模型神经网络控制的控制方法。给出了MATLAB仿真结果并进行了比较,验证了小脑模型神经网络控制技术的独特优越性。