现如今,在机械设备朝着智能化,轻量化,大型化方向发展的背景下,悬臂式结构被广泛应用于航空航天、工程建筑等领域。然而,随着人们对控制精度和定位精度需求的提高,如何解决悬臂式结构的振动问题一直都受到学术界和工程领域的广泛关注。本课题以玻璃基板搬运机器人的末端执行机构为研究对象,探究变截面大尺寸的碳纤维悬臂梁式末端执行机构在搬运高世代玻璃基板的过程中,除了承载玻璃基板自身的重量外,还受到机器人本体运动过程中产生的振动激励的影响从而引起末端执行机构振动,严重影响系统整体的定位精度和稳定性的问题。针对这一问题,本文提出一种压电材料与主动控制相结合的悬臂式结构振动主动抑制方法。首先根据课题来源将玻璃基板搬运机器人末端执行机构简化为自由端含集中质量块的均质悬臂梁模型,根据实际工况将振动激励简化为悬臂梁固定端的正弦激励信号。其次,根据材料力学,结构动力学,振动力学和压电学建立了悬臂梁的受迫振动模型以及压电驱动方程,并结合有限元分析获得了悬臂梁在压电材料驱动时的应力以及位移响应。通过对压电悬臂梁结构进行模态分析,初步了解其各阶模态以及相应振型。在搭建好压电悬臂梁结构后,本文建立了基于输入输出数据库的被控系统数学模型。基于子空间辨识法进行线性系统辨识以及基于NARX神经网络进行非线性系统辨识,通过分析不同激励信号以及采样频率对辨识结果的影响,分别获得了状态空间方程和神经网络两种最优的等效数学模型。针对两种不同的系统辨识模型,本文分别设计了LQG控制器以及神经网络动态逆控制器,仿真结果表明,结合了卡尔曼滤波器和线性二次最优控制理论的LQG控制器对于低阶振动情况能够进行快速抑制,振动抑制比可以达到87.5%,而具有在线辨识模块的神经网络动态逆控制器对于悬臂梁有更高的抗干扰能力和振动抑制精度,其振动抑制比可以达到92.2%,但是由于其辨识过程中需要调整权值,其响应的快速性较前者较差。最后搭建了压电悬臂梁系统振动主动控制平台,对于设计的控制器进行实验验证并取得了较好的实验结果。证明了基于压电材料对悬臂式结构进行振动主动控制的有效性。