受太空发射成本的限制,轻量化已经成为航天器大型结构的必然选择。大型柔性结构由于刚度低,阻尼小,在太空中各种外力和内力的影响下,振动一旦被激起则需要持续很久才能完全衰减,严重影响了航天器柔性结构的强度和稳定性,甚至导致航天任务失败。因此,通过设计合理有效的控制策略来抑制柔性铰接板振动激励及对已经激励的振动进行快速主动抑制方法的研究是十分有必要的。本文主要进行了以下研究:（1）以柔性铰接薄板为研究对象,设计了移动/固定两套柔性铰接板系统,研究机动内力影响和外力激励下的振动问题。移动柔性铰接板系统以伺服电机带动基座运动,模拟航天器移动机动运动的内力影响。固定柔性铰接板系统以激光位移传感器进行弯扭模态解耦检测,提出新的弯扭组合压电控制方式,研究在外力激励下的弯扭模态振动问题。（2）对柔性铰接板系统进行系统动力学建模和实验辨识方法研究。采用有限元分析方法进行了动力学建模与振型分析。考虑实际系统中存在不确定性和非线性,实际系统与理论模型之间的偏差会进一步导致控制系统的不稳定问题。提出了柔性结构模态频率与阻尼比辨识方法、压电模型辨识方法和电机驱动模型辨识方法。并针对两套实验系统进行了系统实验辨识,补偿部分不确定性和非线性,提高系统的鲁棒性。（3）基于辨识补偿后的系统模型,通过前馈轨迹规划的方式设计抑振轨迹以减少机动过程中内力对柔性铰接板的激励。采用了一种随机分段增量样条插值的方式规划抑振轨迹,并采用免疫算法对抑振轨迹参数进行寻优。与四种传统经典轨迹运动进行了多组数值仿真对比和实验对比,验证了免疫算法得到的优化轨迹的抑振能力的有效性。（4）采用强化学习算法训练柔性铰接板的优化模态控制器用于压电驱动反馈控制。以辨识补偿模型作为强化学习环境,强化学习算法特有的非线性特性和强大的泛化能力,进一步补偿了部分不确定性和非线性。通过多组数值仿真和实验进行控制策略的验证。相比较于大增益比例微分控制,强化学习模态控制器表现出了优异的控制效果,能够快速抑制柔性铰接板的残余振动,有效克服了传统线性控制器对小幅值振动控制能力有限的问题。