本发明公开了一种基于变参收敛微分神经网络的冗余度机械臂重复运动规划方法，包括以下步骤：1)、通过冗余度机械臂末端轨迹，在速度层上建立冗余度机械臂逆运动学方程；2)、将步骤1)中的逆运动学问题设计为受等式约束的时变凸二次规划问题；3)、在时变凸二次规划问题中引入重复运动指标；4)、将引入重复运动指标的时变凸二次规划问题通过拉格朗日函数转化为时变矩阵方程；5)、将时变矩阵方程通过变参收敛微分神经网络进行求解；6)、将步骤5)中求得的冗余度机械臂在速度层上的最优解进行积分，得到关节角度的最优解。本发明采用变参收敛微分神经网络对冗余度机械重复运动进行求解，具有计算效率高、实时性强、鲁棒性好的优点。