随着老龄化社会的到来,脑卒中患者数量飞速增长,多数患者临床上伴有偏瘫症状。应用康复训练机器人对脑卒中患者进行康复训练,不仅能使其受损伤的大脑得以恢复,而且可以克服传统康复治疗手段的诸多弊端,使康复训练过程更加高效。现有的上肢康复机器人研究中,执行层控制器多数采用PID控制,对于强耦合、强非线性的上肢康复机器人系统,存在抗干扰性不强、对建模精度要求较高等问题。本文以五自由度上肢康复机器人为研究对象,重点针对上述问题,将预测控制方法应用到其轨迹跟踪控制中,并使用无模型自适应控制理论中的动态线性化方法对其进行了改进。首先,对本文研究对象五自由度上肢康复机器人的结构和模型进行了研究,推导了其运动学和动力学模型。其次,给出了上肢康复机器人基于线性化的预测控制器设计方法。以经过离散线性化的动力学模型作为预测控制的预测模型,研究上肢康复机器人的预测控制算法,设计预测控制器。然后,结合无模型自适应控制方法对预测控制算法进行了改进,给出了上肢康复机器人无模型自适应预测控制的整体控制方案。利用该理论中的动态线性化方法得到上肢康复机器人人机交互系统的离散动态线性化模型,以此模型作为预测控制的预测模型,推导了参数矩阵的估计算法和预报算法,得到了滚动优化的最优控制律求取方法,并且验证了本算法的稳定性。最后,用MATLAB/Simulink工具箱分别在理想状态和干扰状态下对上肢康复机器人不同的控制方法进行了仿真,验证了它们的可行性和有效性,对比表明改进后的无模型自适应预测控制算法的控制精度高且抗干扰能力强。