伺服系统通过连接轴带动负载时,当输入信号的频率达到或超过伺服系统带宽时,就会出现机械谐振现象。首先对伺服系统矢量控制结构进行分析,建立柔性负载系统动力学方程,指出机械谐振产生的根本原因,分析刚度系数、电机惯量以及负载惯量等参数对谐振特性的影响。通过分析机械谐振现象对系统性能的影响表明谐振抑制研究的重要性。在分析了常用陷波器的缺陷后,提出一种离线式改进型陷波器,根据谐振模型结构,通过伺服系统转动惯量、阻尼系数、刚度系数等固有参数,推导陷波中心点频率、陷波深度、陷波宽度的计算方法,整定出各项参数,并通过仿真验证了离线整定后的改进型陷波器能较好的抑制机械谐振。考虑到离线整定方法需依赖系统固有参数,提出一种基于BP神经网络的自适应陷波器,在传统BP神经网络的基础上添加动量项以防止算法陷入局部最小值,采用自适应学习速率解决算法收敛速度慢问题,改进算法的激活函数,并在输出层添加阈值提高系统的稳定性。通过仿真试验,此方法能在频率发生变化时快速调整陷波器参数以达到最优陷波效果。建立了伺服系统软硬件平台,对陷波器参数进行离线整定并进行谐振抑制,实验结果验证了所提改进型陷波器及其离线整定方法的有效性。