本文主要讨论的是高压线路四臂移动作业机器人的设计及其基于BP神经网络的联动控制算法。这种机器人旨在解决高压输电线路耐张跳线引流板螺栓拧紧作业效率低下、劳动强度大、高空高压环境下的安全风险问题。
文章介绍了问题背景，指出人工带电拧紧高压输电线路螺栓的工作效率低，劳动强度大，并且存在高空和高压的作业风险。为了解决这些问题，设计了一种四臂移动作业机器人，它可以同时进行多点作业，提高工作效率，减轻工人的劳动强度，并减少高空作业的安全隐患。
接着，文章提出了基于BP神经网络的双臂联动控制算法。BP神经网络是一种反向传播神经网络，常用于非线性问题的建模和求解。在本研究中，它被用来优化机器人的动作协调，将联动控制转化为轨迹跟踪问题。通过Matlab环境进行仿真，对机械手末端从三个不同方向进行了位姿跟踪分析，验证了算法的有效性。
在Matlab仿真分析中，机械手成功实现了对目标位置的精确跟踪，这表明BP神经网络能够有效地控制四臂机器人的协同工作，提高了作业精度。此外，实际线路上的带电拧紧螺栓试验进一步证实了该联动控制方法的可行性与工程实用性，它不仅能够满足提高作业效率的设计要求，而且在实际操作中表现出良好的性能。
关键词中的"移动作业机器人"指的是能够自主移动并执行特定任务的机器人系统，"BP神经网络"是本文的核心算法，用于机器人的智能控制；"螺栓拧紧"是机器人所执行的具体任务；"轨迹跟踪"是指机器人手臂按照预设轨迹进行运动的能力；"联动控制"则强调多个手臂之间的协调工作。
这篇研究展示了如何利用先进的控制理论（如BP神经网络）来提升高压线路维护工作的自动化水平和安全性。四臂移动作业机器人的设计和控制策略对于改善电力行业的作业效率和降低工人的劳动强度具有重要意义，也为未来智能机器人在类似复杂环境下的应用提供了参考。
