在“中国制造2025”和“工业互联网”被提出,国内人口红利减少的背景下,Delta并联机器人以其独特的优势得到了快速发展,广泛应用于高精、尖端领域。因此,Delta并联机器人对稳定性、快速性、定位精度、自适应性等性能提出了更高的要求,运动学求解、轨迹规划、动力学控制,成为Delta并联机器人中最重要的研究方向。本文分别在运动学求解、轨迹规划方法、动力学控制、伺服系统控制方面开展Delta高速并联机器人的关键技术的研究,主要研究工作及创新点归纳如下:1.从Delta高速并联机器人的机械结构入手,运用几何方法对并联机器人正运动学、逆运动学分别求解,采用Matlab进行运算,通过不同区域数据进行正、逆运动学求解,验证了方法的准确性。针对几何法对正运动学求解的不足,提出使用基于遗传算法的BP神经网络对Delta高速并联机器人正运动学进行求解,实现运算速度的提高,满足系统快速性的需求。首先,采用LM法对BP神经网络进行训练,通过训练,三层结构BP神经网络进行预测能取得较好的效果,但精度不高。接着,针对此问题,采用遗传算法提高了BP神经网络的性能,降低了误差,实现了高精度求解。与几何法相比,基于遗传算法的BP神经网络求解方法降低了求解时间。最后,运用正运动学求解得到的位姿数据,分析了末端操作器能够达到的所有空间位置的集合,绘制了并联机器人工作空间三维图,保障机器人高速运动不发生碰撞和无奇异位形。2.Delta高速并联机器人三个关节的运动轨迹决定着动平台末端的定位精度、运动时间(速度),关系到整个机器人的能耗及寿命,因此Delta高速并联机器人轨迹规划有着重要的意义。首先,本文分别对现有“门”型轨迹的插值方法4-3-4、3-5-3和4-5-4等方法进行仿真分析,结果表明:4-3-4次多项式插值方法轨迹规划最优;然后,针对4-3-4次多项式插值方法的能耗及搬运段轨迹问题,增加关键点,提出采用4-3-3-4次多项式插值运动规律,设计了Delta高速并联机器人三个关节的角位移曲线、角速度曲线、角加速度曲线。仿真结果表明,4-3-3-4次多项式插值方法曲线更加平滑,系统运行时,能耗更低;最后,为了实现Delta高速机器人运行区间内运行时间最短,采用一种改进的粒子群算法,用于优化空间轨迹4-3-3-4次多项式插值。为求出各粒子的最优解,对参数进行优化,从而得到高速并联机器人运动轨迹的最优时间。3.为了更好地跟踪已规划好的曲线,提出基于线性自抗扰控制的Delta高速并联机器人动力学控制策略,控制策略对三个关节之间的耦合和内外部扰动,进行观测和补偿,实现解耦控制。为验证提出控制策略的效果,分别给定输入具有代表性的直线、圆形、8字形轨迹及多种扰动,运用PID方法和线性自抗扰方法分别进行仿真,仿真对比分析表明,线性自抗扰控制策略应用到Delta高速并联机器人控制中,轨迹跟踪好,系统鲁棒性强。4.设计了机器人关节控制环节——伺服控制系统。分析了电流环、速度环及位置环的数学模型,给出了控制器参数的计算方法,分析了空间电压矢量脉宽调制的实现算法,伺服系统具有无超调、响应速度快、定位精度高等优点。5.构建Delta高速并联机器人的实验样机,验证了Delta高速并联机器人高速运行时的轨迹规划波形和线性自抗扰控制策略的控制效果。