脑卒中患者手部康复是康复领域的重点和难点问题,利用康复机器人进行手部辅助康复是近年来的研究热点,但是手部康复的研究相对人体其他部位仍然不足。为促进手部康复机器人研究的进一步发展,本文设计了一款脑卒中患者手部康复机器人系统,该系统的特点有:能够带动患肢实现对正常人手部运动的模拟,根据脑卒中患者的肌肉特性设计输出力矩;通过脑-机接口功能实现手部复杂动作意识识别,每次康复锻炼结束后能够对患者康复水平进行评价。本文的主要内容如下:（1）介绍了和手部康复机器人相关的研究进展和国内外研究现状。在此基础上提出本文的研究目的,概括本文主要研究内容。（2）完成康复机器人机械结构部分的设计。通过动作捕捉系统采集手指位移数据,对数据进行降维,拟合和抽样处理,设计两种运动模式轨迹。通过和理论计算轨迹范围对比,验证设计合理性。进行逆运动学和正运动学仿真,完成结构优化,验证结构和运动轨迹是否匹配。（3）利用实验采集的手指位移数据驱动模型,模拟正常人手指肌肉模型的肌肉力量和激活度变化。通过修改手指肌肉特性,得到两种适合脑卒中患者偏瘫侧手指的肌骨模型,对两种模型进行动力学模拟,得到肌肉力量和激活度变化。（4）通过对不同模型和不同运动阶段施加不同的外部载荷模拟手部康复机器人系统的输出力矩,得到手指肌肉力量和激活度变化,通过对比自由状态下的手指肌肉力量和激活度结果,设置手部康复机器人合理的输出力矩。研究结果表明,通过手指肌肉动力学仿真可以使手部康复机器人的输出力矩达到预期的康复效果。（5）完成主动控制系统的硬件选择和主动控制系统信号分析流程的设计。通过实验采集数据,提取瞬时相位进行统计学分析,结果表明:脑卒中患者偏瘫侧手相比非偏瘫侧手和正常人手的通道激活比例更高。此外,检验脑-机接口意识识别准确率,研究结果表明:手部复杂运动4级分类的平均准确率为73.84±22.57%。