空间机器人的应用越来越频繁、越来越广泛。与传统地面固定机器人系统相比,空间机器人具有动力学系统强耦合、非线性控制、不易获取其精准模型对其进行控制等一系列特性,为确保各类设定太空任务顺利执行,空间机器人精细化与控制精准度逐渐成为科学研究重点。本文以刚性与柔性关节机械臂为研究对象,进行控制研究。首先,确定空间刚性机械臂简化图,并进行空间机器人的建模,利用动量守恒、动量矩守恒、质心定理、及拉格朗日方程等相关理论建立了刚性机械臂模型。其次确定柔性关节机械臂简化图,接着运用以上相关理论继续讨论建立了柔性关节空间机械臂模型,与刚性臂区别的是,通过线性扭簧来等效关节的柔性。针对空载、载荷变化、以及外界干扰影响下的刚性空间机械臂为研究对象,最先提出的是极限学习机两种自适应控制器,对极限学习机背景与优点进行了详细的介绍,设计给定相应的权值自适应率,利用其自身优势达到对机械臂系统的控制。为了进一步降低控制误差,又设计附加鲁棒项补偿逼近模型误差部分,在线调整。随后,又设计改进灰狼优化神经网络自适应控制器。基础灰狼算法虽具有一定的优化能力但容易陷入局部最优解,因此本文对基础灰狼算法进行改良,改善基础灰狼存在全局与局部搜索能力的不协调性的问题。改良后的灰狼算法与神经网络结合,形成新的控制器达到更加精准、更加迅速的控制机械臂的轨迹运动要求。接着又讨论了新的改进型递归滑模动态面抗扰控制器。通过使用非线性光滑函数改进扩张状态观测器,将其用来观测外部扰动并反馈到控制输出实现系统的自抗扰技术。由于传统动态面包含的线性增益函数无法达到现代对于控制精度的需求,对其进行了改良,结合反双曲正弦函数优点,利用其与幂次函数构造了新型非线性增益函数。其满足“小误差大增益,大误差小增益”的性质。另因传统反歩法“微分爆炸”需改进,以及便捷了解虚拟控制信号微分值,用跟踪微分器代替低通滤波器达到解决这些缺陷并实现改进传统动态面控制器目标。最后将柔性关节空间机械臂作为研究对象,通过奇异摄动理论,对系统实施解耦操作,最终分为快变、慢变两个相互独立的子系统,并利用速度差值反馈的方式控制快变子系统,将刚性机械臂三种控制算法进行拓展到慢变子系统控制。通过选取适合的李雅普诺夫函数对所有的控制方法进行稳定性分析,证实了控制系统的稳定性,通过MATALAB仿真分析表明其可行性与有效性。