上肢作为我们人体最灵活、也是最为复杂的运动执行部件之一，在大脑皮层、基底神经节、小脑、脊髓等各级神经子系统的控制下可以完成各种有意识或是无意识的动作（例如抓取、摆臂动作）。因此，研究上肢运动背后的生物神经网络对上肢康复训练机器人、拟人机械臂的发展和应用以及理解上肢运动的疾病机制是很有意义的。　　在控制上肢运动的各级神经子系统中以脊髓对上肢运动的控制最为直接，所以本文研究的主要是脊髓中的运动神经网络对上肢运动的控制。对于脊髓中的运动神经网络的建模，本文根据Kiyotoshi Matsuoka提出的中枢模式发生器(centralpattern generator，CPG)中单个神经元模型的思想，结合人体上臂肌肉主要分为六块这一特点，提出了由六个神经元组成的控制上臂肌肉收缩的CPG神经网络模型来模拟脊髓中的运动神经网络。此外，本文根据Ken等人的上肢运动实验使用拉格朗日功能平衡法推导出了上肢运动的动力学模型，并提出了一种CPG网络模型与上肢运动的动力学模型结合的模式，最终建立了一个基于CPG的上肢动力学模型。　　为了验证模型的可行性，本文通过使用Matlab中的Simulink建模仿真，得到了所建立模型中CPG网络的发放状态、上下臂运动角度以及手的运动角度的数值解。将仿真得到的数值解与Ken等人的上肢运动实验中所记录到的肌肉电信号(EMG)、上下臂运动角度以及手部转动角度的实验数据进行对比，两者具有较好的一致性，从而证明了本文所建立的基于CPG的上肢动力学模型是合理的、有效的。