水下机械手是一种重要的海洋开发工具。为了深入了解水下机械手动力学特性,提高伺服精度和作业能力,降低对操作员的依赖性,本文结合国内第一台深海3500m电驱动机械手,针对深水机械手的驱动器、水动力学、伺服控制器以及自主作业开展研究。首先,以深水电驱动机械手的驱动器即充油关节为研究对象,研究其动力学特性。对充油关节油粘性摩擦力矩进行了理论计算,并建立了充油关节的动力学模型。通过变深工况仿真研究,获得了充油关节油粘性摩擦力矩与水深的关系曲线。模拟实验研究了不同水深下充油关节电机的效率损耗,并提出可从调节充油粘度和改变关节内部流场两方面来提高驱动器效率的方法。其次,以一台深海用水下机械手为研究对象,研究了其在流干扰下的水动力学。首先,将水下机械手水动力一分为二,即静水中搅水受力和静态下受水流冲击受力。以Morison公式为计算基础,利用Lagrange方法建立了水下机械手的动力学模型。通过数值计算,分析了水阻力、浮力、定常流和非定常流对水下机械手动力学的影响。发现浮力产生的关节力矩较大,其值与重力力矩在同一数量级,而流干扰和自身搅水力矩都很小,不在浮力力矩的数量级。之后,针对变负载工况下水下机械手精确伺服控制的困难,研究了基于水下机械手动力学模型的控制技术。将滑模控制用于水下机械手的伺服控制,设计了一种基于水下机械手动力学模型的滑模控制器。控制器利用了系统模型知识,但不要求精确的数学模型。仿真和实验研究结果表明其对变负载工况具有适应能力。最后,鉴于当今水下机械手遥控作业高度依赖于操作员,其操作繁琐且难以保证作业精度的情况,开展了水下机械手自主作业实验研究。通过在水下机械手手臂上装一独特的超声传感器阵列和一水下摄像头,来实现了对一标有黑色方块纹理的圆柱体目标的自主抓取作业。其中,超声传感器阵列负责获取目标的距离和粗略方位信息,而视觉则用于目标的识别以及其方位偏差信息的获取。研究设计了基于两传感器的水下机械手四步自主抓取算法,其有效性在实验室及船池的实验中得到了验证。