并联机器人是一类全新的机器人,相比串联机器人,具有刚度大、精度高、结构稳定、承载能力强、运动惯性小、结构紧凑等特点。并联机器人的一系列优点使其在机床加工、轻工业、汽车行业、飞机制造业、飞行模拟、医疗、微动操作等方面己显现良好的应用前景。　　 并联机器人是一个多变量、多自由度、多参数耦合的非线性系统,存在诸如参数误差、未建模动态、测量噪声以及不确定的外部干扰等不确定因素,常规的控制策略难以满足其控制要求。滑模变结构控制能够有效地解决非线性问题,且对参数不确定性和外部扰动具有强鲁棒性,适用于机器人的控制。本文以二自由度冗余并联机器人为研究对象,提出一种RBF神经网络滑模变结构控制方法,该控制方法无需建立被控对象精确的数学模型,利用RBF神经网络对滑模控制器切换项的增益进行调节,在有效降低滑模控制抖振的基础上,利用滑模控制的强鲁棒性特点实现并联机器人的高性能控制。　　 本文在分析并联机器人正向运动学、反向运动学和工作空间、完成轨迹规划和建立被控对象数学模型等的基础上,首先基于PC机与多轴运动控制器构建整个控制系统的硬件平台,然后针对所研究并联机器人,设计一种新型RBF神经网络滑模控制器,并对所设计并联机器人控制系统进行计算机仿真,仿真结果表明,该控制方法在有效降低滑模控制抖振的基础上,有效地解决了并联机器人控制系统因非线性、时变、强耦合、干扰等因素所引起的控制问题,具有较高的控制精度和较好的跟踪性能,并具有较强的鲁棒性,能够满足并联机器人的高性能控制要求,最后在Windows系统环境下,结合多线程编程思想和动态链接库技术,利用面向对象的开发软件VC++设计了功能完善的控制界面,并以所构建2-DOF并联机器人控制系统为试验平台,进行了轨迹跟踪试验,试验结果表明了所设计方法的正确性和有效性。