空间大型薄膜天线结构由于质量轻、收纳比大、易于展开等优点,已成为近年来国内外空间天线结构的研究热点之一。为掌握膜面预应力对其动力学特性的影响和受到干扰载荷时结构的振动响应规律,以及采用更加智能自主的控制算法对结构进行振动控制,本文进行了相关研究并做了如下工作。1.对平面薄膜天线结构进行了物理简化处理,采用ABAQUS软件建立了薄膜膜面与支撑框架的有限元模型,并将二者之间的相互作用设置为多点约束-绑定关系,建立了薄膜天线结构的有限元模型。将薄膜天线结构进一步简化为悬臂梁模型,建立了了结构的有限元动力学模型与控制系统的状态空间方程。2.在薄膜天线结构有限元模型的基础上,对结构进行预应力施加分析与模态分析,研究了结构受到航天器轨道机动带来的惯性干扰载荷下,预应力对框架振动频率、膜面振动频率以及振动过程中膜面平整度变化规律的影响。3.在压电悬臂梁结构动力学模型与控制系统状态空间方程的基础上,将强化学习中经典的Q学习算法用于结构的振动控制。完成了控制算法中的状态空间与动作空间中变量的选取以及奖励函数的形式定义。对状态空间与动作空间进行了离散化处理,分析了学习效率参数、后续状态价值函数衰减参数的变化对控制效果的影响。仿真结果表明在周期干扰载荷与轨道机动带来的惯性干扰载荷下,Q学习算法比模糊控制算法有更好的控制效果。4.利用深度强化学习中的深度Q神经网络算法（Deep Q Network,DQN）对压电悬臂梁结构在多工况下的振动控制进行了更深入的探讨研究。仿真结果表明,结构受到不同轨道机动方式带来的干扰载荷下DQN算法的控制效果要优于Q学习算法。但是在结构受到不同频率的周期干扰载荷下Q学习算法的控制效果要优于DQN算法。