并联机器人运动学和力控制是机器人智能研究领域的两个重要课题,它的研究对于推动和扩大并联机器人在工业生产中的应用有重要的意义.文章首先将人工神经网络应用于并联机器人的运动学研究领域.针对运动学领域较难的位置正解问题,提出了一种将人工神经网络用于并联机器人位置正解求解的通用方法,并结合实际并联机器人进行仿真实验.通过对神经网络拓扑结构的设计以及选取有效的学习算法,并用大量的位置反解数据对神经网络进行训练,获得了用于求解并联机器人位置正确的神经网络模型,该网络可以实现位置正确问题的求解计算,与传统的数值和解析方法相比,避免了复杂的推导和演算.计算机仿真与实验结果表明了该方法的有效性与可行性.文章第二部分对介绍了CMAC神经网络原理、特点及其主要应用领域,并且阐述了并联机器人的力控制技术及其相关的理论以及并联机器人力控制技术的几种方法与技术.最后研究了CMAC神经网络模型在并联机器人力控制中的应用,并且以实际并联机器人为研究对象进行了进一步的研究与仿真实验.文章在研究人工神经网络在并联机器人中的应用时还对与研究相关的知识作了阐述和探讨,这些内容主要包括:(1)并联机器人的主要应用和发展状况,并联机器人运动学和力控制的研究现状;(2)神经网络原理以及神经网络计算的方法和学习过程,重点对BP神经网络及其学习算法进行了阐述;(3)基于神经网络的并联机器人运动学位置正解;(4)并联机器人的力控制技术理论;(5)CMAC神经网络模型原理、特点及其应用;(6)基于模糊CMAC神经网络的并联机器人自适应力控制.