针对四自由度混联机械臂系统重复运动的特点,设计两类同步控制算法实现其角同步运动。首先,设计带遗忘因子的迭代学习的角同步控制器,实现混联机械臂系统的角同步运动。然后,为提高系统的鲁棒性,利用自适应选择迭代学习角同步控制器,提升了在不确定扰动下系统的控制性能。具体工作内容如下:(1)利用拉格朗日方程获得系统的动力学模型,建立了四自由度混联机械臂系统对应的四种构型动力学模型,并归纳成通用形式的动力学模型。(2)针对一般形式的四自由度混联机械臂系统动力学模型,设计了带遗忘因子的迭代学习的角同步控制,并证明其收敛性,分析了遗忘因子与控制初值对控制误差的影响。数值仿真结果表明:无论是三角函数形式的轨迹跟踪还是常值控制目标,相比于比例-微分-积分控制和迭代学习控制,本章的控制器有更高的同步精度和更快的动态响应。考虑随机噪声进行抗扰性分析,本章的控制器的角同步精度有所下降,但依然有效。(3)针对上章控制器出现同步调整时间变长,角同步误差变大的问题,设计了自适应选择迭代学习角同步控制器,证明了其收敛性,通过数值仿真验证了算法的有效性,并与上章控制器比较,在无扰动情况下,两种算法控制性能相近,在有扰动的情况下,无论是三角函数形式的轨迹跟踪还是控制目标为常值,本章的控制器性能均优于上章的控制器。