近年来,机器人的发展十分迅速,应用范围不断扩大,已经在医疗卫生、海洋侦察探测、太空技术、生活娱乐等领域大量应用。其中,水下机器人的发展尤为迅速,已经形成了一个独立的研究体系。但由于工作环境的特殊性,深入研究水下机械手的动力学特性,提高扰动环境下机械手的控制精度与作业能力具有重要的意义。本文以自主设计的四自由度水下机械手为研究对象,对其运动学,动力学特性以及复杂环境下的精确控制问题进行了系统详细的研究。首先,利用D-H方法建立出机械手的连杆坐标系,推导了正运动学参数方程,进行了相应的仿真分析与结果比对。在此基础上,提出了一种用于描述机械手工作空间的奇异曲面旋转与定步距结合的方法,结果相较于蒙特卡洛方法更加直观清晰。因为末端位姿变量与运动关节变量存在一对多的情况,所以利用神经网络智能优化算法解决此问题,提高逆运动学计算的稳定性。同时,利用PSO算法进一步优化BP神经网络,得到了一种精度高,收敛速度快的逆运动学算法。其次,结合Lagrange方法以及Morison方程,建立了机械手完整的水下动力学模型,并进行了机械手参数动力学特性的分析,包括其惯性特性,重力矩特性等。通过数值计算,分析了水阻力、附加质量力以及浮力对机械手动力学的影响,并通过仿真测试,得出了水中各个属性力对机械手关节运动轨迹、运动角速度的影响情况,为控制器的设计提供合理的理论依据。之后,分别以传统两自由度刚性连杆与上一章水下机械手动力学模型作为研究对象,进行控制算法的研究设计。首先设计推导了计算力矩方法与基于滑模变结构的计算力矩控制方法。针对变结构算法存在的抖振问题,引入了模糊自适应控制理论,用于适应复杂环境的干扰与自身的震荡影响,因此提出了一种改进的模糊自适应滑模变结构控制算法。相较于传统算法,它的稳定性证明更加简单方便,并且能够根据数据在线调整控制输入量,消除滑模控制的抖振与复杂环境的干扰。最后,针对设计的控制算法与机械手水下动力学模型,在Simulink仿真平台进行了相关的控制仿真分析。一方面,详尽的分析了不同控制算法在水下机械手的轨迹跟踪问题上的控制效果,验证了本文提出的改进滑模变结构控制策略的有效性。另一方面,利用了SimMechanics仿真平台进行了机械手可视化运动控制过程的仿真,验证了仿真过程的可行性。