并联机器人在结构上是一类新型的机器人,与传统意义上的串联机器人相比具有机构简单、刚度大、承载能力强、误差小、精度高、自重负荷比小以及动力性能好等优点。并联机器人已在航天、航空、海底作业、计算机辅助治疗、精密制造业、虚拟轴加工车床以及微机电系统等方面有着广泛的应用,扩大了机器人的应用范围,业已成为机器人研究领域的热点。但是并联机器人是一种高度非线性,强耦合,时变的复杂控制系统,传统的控制方法不能获得理想的控制效果。从控制学角度来看,寻求高可靠性、鲁棒性、自适应性、智能性和简便易行的控制理论和算法以满足并联机器人这类复杂系统的控制一直是控制界亟待解决的难题。因此,本文对并联机器人控制策略的研究,不仅具有较高的实用价值,而且具有较高的学术价值。本文首先总结了国内外的研究概况和尚未解决的问题,论述了本课题研究的内容、目的和意义。其次,结合本课题的研究对象—6-PTRT型并联机器人,对该控制系统的硬件系统进行设计。另外,从运动学分析的角度阐述并联机器人运动学的相关理论,为并联机器人运动控制奠定基础。在分析了并联机器人控制的研究现状后,从控制角度出发,建立研究对象的数学模型,然后利用RBF神经网络任意逼近非线性函数的能力,将RBF神经网络与传统的PID控制相结合,通过神经网络的自学习自调整能力寻找最优PID参数,以弥补传统PID控制策略中参数不易调整的缺陷,从而改善并联机器人系统的控制品质和控制精度。最后,针对并联机器人控制系统的特点,利用VC++开发工具,设计出该控制算法的控制软件,实现对并联机器人的运动控制。仿真和实验结果表明了本文所设计控制策略在并联机器人控制中的有效性。