科学的进步带动着工业自动化的发展进程,也推进工业自动化上升到了一个新高度,让全自动化生产设备成为了主流,并且逐渐取代人工操作。工业自动化的发展带动了一系列相关产业发展,自动化上下料桁架机械手也不乏其中。作为新兴自动化生产线操作设备,桁架机械手的发展能够极大程度的提高企业自动化生产水平,提高劳动效率,帮助企业立足于现阶段激烈的市场竞争之中。因此本文将探究桁架机械手发展现状,以发动机缸盖生产线为例,探究桁架机械手在其中的应用,并且通过退火算法和BP神经网络结合算法优化,探寻在控制工程中桁架机械手的最优运动路径,从而极大程度的提升桁架机械手在生产线中的应用水平。本文主要开展了以下工作:首先通过查询大量文献和图书资料,探究桁架机械手在工业生产、自动化控制技术中的现状,探寻目前桁架机械手发展不足,以及模拟退火算法、人工神经网络发展过程和算法原理,为本文奠定理论基础。其次本文以发动机缸盖生产线为研究对象,通过对缸盖生产线加工工艺布局的研究,探索桁架机械手基本结构及主要应用过程,将模拟退火算法和神经网络算法结合并优化。通过模型梯度训练的方式对传统方式所采集到的数据进行训练,数据经过多次训练后,利用训练得到的模型参与计算,计算出最优的PID控制参数,利用该计算出的参数进行PID控制,达成桁架机械手运动路径优化可控。最后经实验结果表明通过算法改进后的机械手运动时间有所缩短,运动路径有所优化,最大限度的提高工业生产效率。并且通过对比结果显示,自动控制对误差有更好的降低作用,适合实际生产需求。