本书围绕三大核心科学问题展开深入研究：其一，针对多连杆柔性机械臂在高速运动中易产生残余振动的问题，提出融合深度学习与自适应控制策略的轨迹跟踪与振动抑制方法，显著提升动态精度与稳定性；其二，面向地震等灾害场景下柔性系统受结构变形与环境约束的双重影响，构建基于神经网络的约束控制框架，实现安全、鲁棒的受限空间抑振能力效果；其三，针对复杂非结构化环境中仿生机器人执行器故障等突发状况，设计具有在线学习与重构能力的容错控制架构，保障系统在部分功能受损时仍能完成关键任务。