动力机械设备在工作过程中引起的振动对设备的安全性和周围环境都会产生重要影响，寻求抑制振动的有效控制方法具有重要意义。本论文以一动力设备双层隔振系统为研究对象，采用数值计算和仿真相结合的思路，分析探讨了神经网络半主动控制这种方法应用在振动控制上的价值。 论文的主要内容包括以下几个方面： 第一，用有限元软件ANSYS建立研究对象的有限元网格模型，进行模态分析和谐响应分析，借助振级落差这个衡量指标分析得出影响系统隔振效果的隔振器刚度的控制范围，以此结构参数作为半主动控制的控制调节对象。 第二，通过频率响应实验分析的方法对所建立的有限元模型进行验证。 第三，用ADAMS虚拟样机技术建立研究对象的动力学物理模型，以代替数学模型作为Simulink下的仿真控制对象。 第四，用Matlab编程设计神经网络控制算法，在Simulink下搭建完整的仿真控制模型分别进行被动控制和神经网络半主动控制仿真分析。 通过仿真研究，对比分析了被动控制和神经网络半主动控制两种控制效果，发现采用神经网络半主动控制方法有效的抑制了设备的振动，达到了预期的研究目的。本论文采用神经网络智能控制技术，利用ADAMS和Matlab联合仿真的方法，在对机械设备振动进行抑制的研究方面，得到了一系列有价值的结论，对工业生产中进行振动抑制具有一定的指导意义。