高频旋转运动的悬臂机构目前市场上运用广泛,悬臂结构的高频下旋转运动的结构运动稳定性显得尤为重要,但是国内外对悬臂结构的高频旋转运动振动分析研究少有,同时能够用于工业生产现场的极少,对于存在急停换向运动成分的摆臂运动研究国内外是没有的。适应大数据化控制悬臂机构的高频旋转运动也是急需的。本文利用模态分析方法对高频悬臂机构的振动稳定性进行研究。工作模态分析中激励力需要满足白噪声假设,因而不能用于本文研究。本文研究的悬臂机构运行条件下的周期高频急停换向激励效果和静态条件下的敲击激励效果类似,同时动态下的结构形态和静态下不同,因而本文采用一种新的实验模态分析手段用于动态高频下模态参数识别,认为周期高频急停换向激励就是脉冲激励的假设,响应是足够次数等间歇的单次脉冲激励响应的叠加。但问题在于足够次单次脉冲激励的次数难以确定,为了解决动态自适应获取模态参数的问题,提出了一种使用符号回归的方法。接着,设计了仿真试验和悬臂工件敲击实验,对改进实验模态分析方法提取的模态参数进行了检验,与LMS实验平台的模态参数分析结果进行了对比,验证了该方法正确性。最后,设计了实验,同时采集了高频下芯片分选机悬臂机构的应变信号,利用辨识算法从时域信号中提取了模态参数,本文选取了主振频率作为振动分析特征参数,制定了主振频率随转频的变化规律图,发现结构各部分主振动高转频趋于统一化,对于芯片分选机悬臂结构高转频振动分析有一定的参考价值。选取芯片分选机高转频下结构主振频率作为样本,利用机器学习算法高斯过程回归模型训练样本,建立高转频下旋转摆臂运行振动特性变化规律预测,本模型将固有频率设为随机变量且服从高斯分布,可以很好的处理固有频率的波动性,对于振动的预测有一定的帮助。