冗余机器手臂末端执行器的重复运动是一种很常见的现象，它可应用于焊接、喷漆以及装配等实际工程中。但是在工程应用中，存在着这样的问题，即：末端执行器在笛卡尔操作空间做重复运动时，机器手臂的关节轨迹会出现关节角偏差现象，也就是闭合的末端执行器运动轨迹并非产生闭合的关节空间运动轨迹，这在实际应用中会引起意料不到的关节位形，使机器手臂出现扭伤或是不可预料的损坏情况，甚至导致危险情况发生。 本文将上面描述的机器手臂重复运动问题转化为一个基于二次型性能指标的优化问题，同时考虑到关节物理极限，用基于线性变分不等式的原对偶神经网络、简化的基于线性变分不等式的原对偶神经网络以及对偶神经网络对该问题在速度层上进行实时求解。本文通过各种不同的机器手臂仿真模型，如：平面三连杆机器手臂、PUMA560和PA1O，对提出的冗余解析方案和神经网络实时求解器进行仿真验证，结果证明了该方法的可行性与有效性。本文是在速度层上实现冗余解析方案的，将来有望在加速度层上探讨该冗余解析方案，并且在硬件实现方面做一些工作。