当前,工业机器人在汽车、电子、轻工以及航空航天等行业得到了广泛的应用,并随着智能制造技术发展,正向高速、高精、重载与轻量化发展。工业机器人由连杆与关节部件构成,其关节采用RV减速器、谐波减速器或同步带等作为传动元件,控制系统则假定其为刚性传动进行控制。然而,由于关节元件结构紧凑、刚度有限,关节柔性不可避免,高速运动特别是高速启、停阶段会产生柔性振动,由此降低轨迹精度与定位效率,影响加工质量与作业效率。因此,研究工业机器人的柔性振动抑制技术,对提高机器人运行性能具有重要意义。对此,本文从全闭环控制与振动抑制、末端加速度反馈抑制以及控制器前端的轨迹整形预处理三个方面,进行了机器人关节柔性的振动抑制技术研究,主要内容如下:首先,基于拉格朗日能量法建立了含关节柔性的机器人动力学模型以及简化模型,分析了柔性关节机器人的振动特性,由此进行了基于动态面控制方法的理论分析与仿真分析。由于常规动态面控制方法的状态观测器和自适应项与控制部分相互耦合,因而使得控制器与观测器的参数调试困难。此外,现有观测器使用一阶滤波方法进行速度获取,其数字噪声很大,由此影响控制效果。针对全闭环控制机器人,利用误差饱和技术原理设计自适应观测器,以误差饱和函数代替一阶滤波器中的误差比例以提高观测器的抗噪声能力,将模型的不确定性集中到连杆端与关节刚度上,并利用基函数方法拟合模型的不确定项,采用Lyapunov方法证明了该观测器的稳定性,结合动态面方法设计了控制器,仿真结果表明该方法具有更强的噪声抵抗能力。此外,针对机器人的精确模型参数难以获取问题,提出了串联高阶滑模观测器方法对二阶扩张状态观测器进行改进,采用Lyapunov方法证明了稳定性,并结合动态面控制方法给出了自适应控制器,仿真结果表明,该方法相比于现有扩张状态观测器具有更强的抗噪能力和鲁棒性。柔性关节闭环控制需要对关节输出连杆端上安装位置传感器等,其关节结构复杂,成本较高,难以在现有机器人上改装实现。因此,利用低成本、易安装的加速度传感器进行振动信息获取,通过软件算法来改进提高现有工业机器人的振动控制性能具有重要意义。为此,提出一种利用末端加速度反馈的控制方法,避免了因雅可比矩阵求逆过程对参数敏感而导致的误差估计困难问题,设计了基于BP神经网络的振动抑制控制器,仿真结果表明,该方法具有良好的振动抑制性能。高速定位是工业机器人的重要应用。对此,除控制器实时振动抑制外,在控制器前端增加基于整形技术的轨迹预处理,在现有输入整形方法的基础上增加分解重构过程,利用振动抵消原理对原有轨迹进行预处理,克服了现有方法轨迹畸变程度大、与其它方法兼容性差的缺点。仿真结果表明,该方法可有效减少输入整形方法产生的畸变。最后,利用Twin CAT搭建了基于PC的机器人运动控制实验平台,将上述振动抑制方法分别在二自由度机器人与六自由度机器人上进行了试验研究,实验与仿真结果能够较好相符,表明所给出方法的有效性与实用性。