针对模型未知的多机械臂系统，利用多个独立的 ＲＢＦ神经网络，对每个子机械臂系统进行逼近，基于图论原理定义了每个子系统之间的同步耦合关系，结合滑模控制方法设计出一种机械臂无模型自适应同步控制器。通过神经网络权值的不断在线迭代过程，随机械臂工作任务的变化可以实现对其动力学模型的实时逼近，摆 脱 了 数学模型的限制，扩大了控制器的应用范围，在初始误差较大的情况下也可以保证对期望轨迹实现快速跟踪，并且系统在载荷发生改变等不确定的情况下依然能够实现同步，提高了控制器的鲁棒性。最 后 通 过 Ｌｙａｐｕｎｏ