上肢康复治疗一直以来是康复医疗领域的重要部分,随着生理学、生物学的研究领域不断扩大和康复医疗水平不断提高,康复训练不再是单一的训练方式,而是可以根据不同患者的身体状态、患病程度、患者需求提供个性化的康复训练方案与康复评估方案,能够自动调整康复训练强度。本文通过对上肢康复器系统的分析,搭建上肢康复智能控制系统方案,根据对患者以及康复环境的需求分析,设计主被动控制器。通过对上肢康复需求的分析,建立上肢康复系统,基于动力学与拉格朗日法建立上肢人机联合动力学模型,分别对模型参数进行求解,基于Simulink建立上肢人机联合模型。在此基础上,分析康复训练的不同模式,制定了上肢康复系统的上肢康复意图识别方案,确定对应的主被动控制方案。在生物力学的基础上,分析主动训练与被动训练对应的人机交互力矩特性与电机工作特性,结合以上特性与康复训练评价指标,设计阈值判断的意图识别方法,在分析该方法的缺陷与不足的基础上,提出基于神经网络的主被动意图智能识别方案,进行人机联合模型仿真分析,验证主被动意图识别的准确性。根据研究现状对康复器的控制器进行了设计与搭建,设计了适用于被动训练和主动训练的PID控制器,通过对本文中实际系统的分析提出了先进控制器的需求,依据主被动训练要求设计了适用于康复器系统的自抗扰控制器,对控制器的各方面性能进行了仿真分析,设计控制器切换算法并进行仿真分析,验证主被动切换过程的平稳性与切换难易程度。搭建基于d SPACE的上肢康复器实验环境,进行力传感器的标定实验,设计主被动控制器特性对比实验,设计进行被动恒速康复实验、主动抗阻康复实验、神经网络意图识别实验,验证仿真中工作特性,证明基于神经网络的意图识别算法的有效性。