在空间光学望远镜中,主反射镜和次反射镜的相对位置和姿态对于高质量成像有着重要的影响。主镜的质量和体积相对较大,常常将次镜设计成多自由度可调整的机构。而Stewart机器人具有结构紧凑、高精度、高刚度、高稳定性和承载能力强等优点,能很好地矫正次镜位姿,提高成像质量。Stewart机器人是一种高精密的六自由度调整机构,要想达到好的位姿调整效果,对控制系统的研究尤为重要。本文正是围绕控制模型的建立、模型参数辨识以及控制方法的研究等控制中的关键问题进行研究和实验。主要内容如下:(1)对已知结构参数的Stewart机器人进行运动学分析,得到的逆运动学模型可以将期望的上平台位姿换算到控制系统所需的六个杆长量。正运动学模型能实时将运动中六杆长度换算成上平台位姿进行反馈。(2)提出了在逆运动学模型基础上推导Stewart机器人参数辨识误差模型的方法,避免了正运动学求解析解困难、数值求解效率低且存在误差的问题。其次,对推导出的辨识模型求解问题进行了分析,求解了其雅克比矩阵,针对模型系数矩阵不可逆的情况,提出了一种改进的高斯牛顿迭代法及具体的实验步骤。最后,分析了最小二乘原理导致的测量误差对精度影响大的现象,在MATLAB中对设计的Stewart机器人进行了辨识仿真实验,在测量误差为0.1um以下时,辨识精度平均提高56倍,测量误差为1um以下时,平均精度仅提高7.8倍。对样机进行辨识后,位置精度平均提高了30.77倍,姿态精度平均提高了20.73倍。结果表明,采用基于逆运动学的参数辨识方法对Stewart机器人进行参数辨识,可以得到其较精确的真实结构参数,从而有效地提高了Stewart机器人工作时的位姿精度。(3)基于DSP和FPGA架构,研究了Stewart机器人运动控制系统设计以及实现。包括DSP和FPGA系统、直流无刷电机驱动器的硬件电路设计及制作、软件设计和实现,同时用VC++6.0编写了控制系统的上位机软件。最后在制作的运动控制器上采用PI位置调节器和积分分离PI速度调节器完成了单杆电机的控制实验,控制精度能达9.17’’。