近年来受限柔性机器人理论与应用的研究受到广泛关注。它的研究对于扩大机器人在工业生产中的应用范围有着深刻意义。论文首先在综述国内外柔性机器人研究的基础上,提出了研制受限柔性机器人装置的总体方案。遵循此方案,自行设计、加工、安装了一台受限柔性机器人实验装置。论文第三章重点阐述了该装置研制中机械臂的驱动与保护问题。在其他章节中也分别有侧重地阐述了该装置研制中的数据通信、信号检测与处理等关键技术。论文第四章基于Lagrange乘子法和Hamilton原理推出了平面双柔性杆受限柔性机器人的动力学模型,并得出了与研制的机器人装置相应的模型。该动力学模型具有结构简明且与一般刚性机器人模型相似,简化了基于其他动力学模型研究受限柔性机器人控制问题的复杂性。论文第五及第六章对受限柔性机器人的位置控制进行了研究。第五章提出并设计了一种神经网络直接自适应控制器。该控制器用神经网络担任辨识任务,控制受限柔性机器人在未知对象模型情况下,实现对柔性机械臂的精确定位。第六章结合PID控制、模糊控制、及专家知识提出并设计了一种专家PID控制器,该控制器不仅可以通过上位机通讯在线修改PID中的三个参数,使被控制对象有良好的动、稳态性能,而且计算时间短,易于用单片机实现。两种控制器在实验装置上的控制结果均获得较高的位置控制精度。论文第七及第八章研究了受限柔性机器人的位置/力混合控制。第七章首先对论文第四章推导的位置/力混合控制问题的动力学模型进行合理简化,作了计算机仿真。根据仿真结果控制研制的机器人按受限的轨迹运动,并使末端与接触面的受力保持恒定,控制精度较好。为了得到更高的位置/力混合控制精度,克服不确定性因素对机器人控制结果的影响,第八章利用神经网络的映射功能,将神经网络作为系统不确定性因素的一种补偿工具,提出了基于神经网络方法的机器人位置/力混合控制。对控制器进行了仿真,取得了满意的控制结果。