工业机器人是面向先进制造领域的智能化机械装置,也是衡量国家制造能力的重要标尺。随着自动化水平的不断提升,机器人的应用领域也日益广泛。在磨抛、切削这类接触式作业中,由于机器人自身存在定位误差,工件的刚度和形状难以准确描述,环境噪声影响,加工时的接触力可能会较大范围地波动,进而影响加工质量,这就要求机器人具有一定精度的力感知和力控制能力。本文针对机器人接触式作业的柔顺控制需求,设计出了一套安装在机器人与工件之间的气动力控装置;并针对该系统的非线性和滞后性,提出了一种改进式PID控制方法。首先,根据应用场景下的具体要求,分析该装置的工作原理,提出了一种基于力传感器的气动伺服控制方案:通过力传感器测得实时接触力信息,控制器将实时力与设定力进行比较并输出控制量至比例减压阀,通过调节减压阀的输出气压来调节输出力,同时由电磁换向阀来改变气缸的运动方向,因此装置能够始终保持与工件的接触并实现稳定的力控制。结合该方案,进行了硬件选型与结构设计。其次,对被控对象的系统模型进行了理论推导与分析,并针对系统的非线性和滞后性提出了一种BPNN-SP-PID（Back Propagation Neural Network-Smith PredictorPID）控制器:一部分是用来优化系统动态性能的BPNN-PID（Back Propagation Neural Network-PID）控制器,将BP神经网络与传统PID结合赋予其自整定能力;另一部分是用来补偿滞后环节的Smith预估器,并将BP神经网络与预估器结合提高其预测精度。最后,分别进行了基于MATLAB/Simulink的仿真和实验平台的实际验证,对比传统PID、BPNN-PID和BPNN-SP-PID三种控制器在该系统中的应用效果。仿真和实际实验的结果验证了这种改进式PID控制器具有可行性与优越性,能够显著优化系统的快速响应能力和鲁棒性。同时也证明了这套力控装置具有较好的柔顺性,能有效提高工业机器人的力控制精度。