柔性机械臂作为最典型的多柔体系统，被广泛地用作多柔体系统的研究模型。然而，由于柔性机械臂中包含有一些柔性单元，其在运动过程中会产生扭曲、弹性、剪切等变形，从而给这类柔性机械臂的分析和控制带来了许多困难。本文根据柔性机械臂的结构特点，利用多柔体系统动力学，将三关节柔性机械臂视为Euler-Bernoulli梁模型，用模态假设法和递推法建立了以柔性机械臂关节转角为参量的柔性机械臂系统动力学模型。并通过Newmark法对系统进行数值动力响应分析，给出了柔性机械臂运动过程中状态量的响应曲线，根据仿真的结果验证了模型的正确性。然后在不考虑机械臂柔性的前提下通过CMAC神经网络方法对机械臂系统进行辩识，在辨识的过程中逐步迭代规划出柔性机械臂的最优关节角位移来跟踪末端预定轨迹。最后，根据规划好的关节角位移将神经网络与预测控制、滚动优化理论相结合，设计出用于柔性机械臂轨迹跟踪的神经网络动态优化调整的智能控制系统。经计算机仿真表明，该控制系统能够很好的控制机械臂来精确跟踪期望的运动轨迹。