直线伺服系统是一种无需中间传动环节可以直接给进的伺服系统,目前在数控系统、半导体的制造领域和精密仪器的制造等领域运用的非常广泛。近几年现代科技飞速发展,对伺服系统性能的要求也越来越高,尤其在工业生产过程中。由于系统存在的柔性环节导致的振动问题对伺服系统的响应带宽造成了很大的影响,同时也限制了高速高精伺服系统的发展。针对此问题国内外学者进行了大量的研究,也产生了大量的理论成果,但是实际运用到工业生产中的少之又少。本文在国家自然科学基金和省自然科学基金研究的基础上,从理论和实践两个方面对柔性系统的振荡问题进行了深入研究,旨在抑制系统振荡。本文在对直线伺服系统的振动环节进行数学建模的基础上,采用前馈和反馈两自由度控制策略,反馈控制器采用传统PID控制器来保证控制系统的稳定性,在此基础上分别提出了基于加权矩阵、延迟特性和最优控制理论的迭代学习控制算法并将其运用到直线伺服系统的振动抑制中,同时引入迭代寻优和滤波算子等参数,增强了算法的鲁棒性,并提高了对收敛速度调节的灵活性,同时提高了直线伺服系统的轨迹跟踪性能,相应的对其在高速运行时产生的振动进行了良好的抑制。与此同时,直线伺服系统由于存在的柔性特性在高速定位的时候总会产生残余振动现象,因此会对系统的定位精度和要求造成很大的影响。在反馈控制器设计稳定的基础上加入通用迭代学习控制算法,并在通用迭代学习控制的基础上引入两个窗口矩阵,将通用迭代学习整个运动周期内的轨迹跟踪目标转化为运动停止之后的残余振动抑制的研究,并在此基础上结合最优控制理论对迭代学习控制器进行设计。直线伺服系统存在的残余振动得到了有效的抑制,同时提高了直线伺服系统的轨迹定位精度。最后,对课题组直线伺服系统的硬件和软件平台进行了相关的介绍,并将上述控制算法运用到实际的实验平台,验证控制算法的正确性和控制器设计的合理性。