液压挖掘机是应用最广泛、结构最复杂的工程机械之一。为了提高工作效率，降低操作工的作业强度，实现挖掘机的自动控制已经成为国内外的研究热点。本课题就是在这样的背景下，旨在实现挖掘机器人工作装置的自动控制。在对挖掘机器人的工作装置和电液系统建模以及轨迹规划的基础上，从传统控制开始对控制策略进行了探索。在对被控对象的特点和传统控制结果分析的基础上，设计了一种适合于挖掘机器人的滑模控制器并通过仿真和试验进行了验证。最后，设计了基于行为控制的挖掘机器人的体系结构，将改进的BP算法用于有限状态机中，并针对给定的挖掘任务进行了仿真。具体的研究工作包括以下几个方面:　　(1)在明确了课题目的和改造后挖掘机器人的功能需求的前提下，首先设计了电液系统的改造方案，然后针对PC02-1型小松液压挖掘机进行了电液比例改造。安装了倾角传感器和压力变送器，采用实测数据对倾角传感器进行了标定，并给出了各关节的测量角与所定义关节角之间的转换关系。在Matlab/Simulink环境下搭建了挖掘机器人的xPC target控制平台，给出了xPC target的配置方法和工作流程。采用宿主机-目标机的外部模式实现对挖掘机器人的实时控制，可以方便地获取最佳控制参数。对改造后的挖掘机器人进行了调试，为下面被控对象关键参数的获取和实时控制提供了硬件基础。　　(2)挖掘机器人的工作装置本质上是一种由液压缸驱动的机器人操作臂，因此采用机器人的运动学和动力学理论对其进行分析。建立了挖掘机器人工作装置的正向/逆向运动学模型，将位姿空间、关节空间和油缸空间联系起来，便于轨迹规划并可以在各个空间实现对挖掘机器人的控制。在Matlab/Simulink环境中对运动学模型进行了仿真，验证了运动学模型的准确性。推导了挖掘机器人的拉格朗日动力学方程，考虑了回转关节以及各连杆质心与中心不重合等因素。在Matlab中编写了M脚本程序，获取了挖掘机器人工作装置的四自由度动力学方程，将挖掘机器人工作装置液压缸的驱动力矩和关节角联系起来。建立了挖掘机器人的实体模型，对相关的质量属性参数进行处理，获取了工作装置的动力学参数。最后，建立了液压缸驱动力和驱动力矩之间的关系。　　(3)考虑到电液系统作为挖掘机器人工作装置的驱动系统，其建模的准确性对仿真结果和基于模型的鲁棒控制器的设计影响很大，因此由阀芯的阀口压力-流量特性方程、液压缸的流量连续性方程和液压缸活塞杆力平衡方程推导出电液系统的非线性数学模型和线性化模型。通过试验方法测得了各路比例阀的死区范围，采用最小二乘法对挖掘机器人开环测试的数据进行分析，对电液系统的关键参数进行了辨识。最后分析了液压驱动装置的固有频率。　　(4)为了实现铲斗的平稳运动，避免液压冲击及其导致的挖掘机器人的振动，需要对铲斗的位置和姿态进行合理规划。由于挖掘机器人直接控制各液压缸位移而不是各关节转角，因此在油缸空间进行轨迹规划。采用三次多项式插值法和过路径点的三次多项式插值法得到液压缸的时间位移函数，在离线状态下通过正向运动学转换为关节角序列作为给定输入。PID控制在关节空间进行，避免倾角传感器所测量关节角的在线运动学转换所增加的计算量，有利于降低采样时间。采用PID控制对所设计的轨迹进行单自由度和二自由度仿真和试验，并通过改变某些系统参数得出了PID控制对系统参数变化敏感，鲁棒性差的结论。　　(5)从挖掘机器人电液系统的非线性模型着手，设计了一种变切换系数的滑模控制器用于保证对系统不确定性的鲁棒性。采用模糊控制代替切换控制项，在传统滑模控制中加入了调节控制项并进行了稳定性证明。改进的滑模控制律包括等效控制、模糊控制和调节控制。模糊控制用于削弱滑模控制的抖振，调节控制用于加快跟踪速度。对所设计的滑模控制器进行了分析，说明控制器中包含了期望力的因素。通过证明得出系统只存在惯性力时，电液系统的滑模控制可以执行阻抗控制，同时实现位置控制和力控制。通过仿真对滑模控制和模糊滑模控制的效果进行了对比，并分析了控制器的自然频率和调节系数对控制效果的影响。最后对挖掘机器人进行了单自由度和二自由度的仿真和试验，展示了所设计的滑模控制器跟踪精度高，并且对系统参数变化具有很强的鲁棒性，通过控制手段弥补了比例阀性能的不足，在一定程度上降低了硬件成本。　　(6)为了实现挖掘机器人的自主挖掘，本文在最后设计了一种基于行为控制的体系结构并给出了选择原则。采用有限状态机作为管理行为序列的方法对挖掘工作进行分解。为了体现人工智能、知识和策略，对BP神经网络进行了改进。学习因子按照所设计的函数进行动态调整，增加了势态项，并在激活函数中加入了陡峭因子。将改进的BP算法与传统BP算法进行了对比，验证了改进BP算法的有效性。改进的BP算法被用于挖掘行为的仲裁决策中。针对给定的挖掘工作，给出了基于行为控制的挖掘机器人的工作过程及具体的工作分解方法，通过对一个挖掘循环过程的仿真展示了所设计的控制结构的灵活性。