目前柔性机械臂振动控制的研究对象大多是在水平面运动的单连杆柔性机械臂,在控制器设计的时候往往直接忽略重力的影响,而在实际应用中柔性机械臂不可能局限于水平面上的运动,会涉及到三维空间上的运动,典型代表有悬挂式柔性机械臂,需要考虑重力所产生的形变影响。因此,那些常用于水平面柔性机械臂的控制方法难以直接用于诸如悬挂式柔性机械臂控制问题当中。针对悬挂式柔性机械臂点到点运动控制任务,本文结合输入整形技术、串级控制方法以及神经网络控制策略,提出了几种有效的控制方案,以解决悬挂式柔性机械臂点到点控制任务中涉及到的振动问题以及运动控制问题。所做工作具体如下：(1) 本文结合系统辨识方法和输入整形技术,提出了一种简单有效的前馈控制方法,以解决悬挂式单连杆柔性机械臂的角度控制问题以及振动控制问题。首先,该前馈控制方案利用最小二乘方法辨识出悬挂式单连杆柔性臂的传递函数,然后根据传递函数的极点分布确定输入整形算子的参数,最后将控制信号和输入整形算子得到的脉冲卷积结果输入到控制器中。该方法的好处在于利用数据建模的思想避免了柔性机械臂的复杂建模过程,且输入整形技术本身就具有一定的鲁棒性,使得该方案能够较为鲁棒地完成悬挂式单连杆柔性机械臂的角度控制。最后,利用实验室的悬挂式柔性机械臂平台进行实验测试。(2) 本文基于串级控制思想,提出了一种基于机械臂末端位置测量的双回路控制方案,解决了悬挂式单连杆柔性机械臂的角度控制问题和振动控制问题。该方案给出了一种由两个控制回路构成的串级控制方案,以克服重力及柔性臂振动的影响,其中主回路控制器为常规PID控制器,用于实现悬挂式单连杆柔性臂末端角度的准确定位任务；副回路控制器为基于驱动关节角度与柔性臂末端角度差值反馈的非线性PID控制器,用于抑制柔性臂的振动和外部扰动。最后,利用实验室的悬挂式柔性机械臂平台进行实验测试。(3) 针对悬挂式双连杆柔性机械臂的点到点控制问题,本文提出了一种鲁棒自适应的集成控制方法,以避免对悬挂式柔性机械臂精确模型的依赖。该鲁棒自适应控制方案由神经网络控制器,滑模控制器以及PD控制器构成。其中,神经网络控制器中的隐含层节点参数同极限学习机一样是随机生成,其余相关参6数的更新策略是通过李亚普诺夫稳定性准则确定得到的；滑模控制主要是用于消除模型误差以及逼近误差。此外,考虑到在重力的影响下很难得到悬挂式柔性机械臂的逆运动学模型,而神经网络能够很好地逼近系统地模型,故本文采用极限学习神经网络来学习该逆运动学模型,即关节角度和末端坐的关系。最后基于SimMechanics仿真平台对该算法进行了验证测试。