随着航天事业的快速发展,作为卫星重要有效载荷的星载天线系统呈现出指向高精度和大型化发展趋势。由于不可避免的制造和安装误差,重力和大气阻力的影响使得在地面难以模拟真实太空的微重力真空环境,以及在轨工作时各种环境因素和天线机构大范围运动的影响等,都会使设计阶段采用传统动力学建模以及地面试验方法得到的标准模态参数难以准确描述星载天线的真实在轨工作状态。这造成按照标准模态参数所设计控制器的振动抑制效果下降,甚至会导致控制系统失效。因此,为动态了解星载天线结构静力学和动力学性能,在轨调整控制器参数进行结构振动抑制,在结合以往国内外研究现状的基础上，本文对星载天线在轨状态的模态参数辨识及其振动控制问题开展研究。　　为实现在轨模态参数辨识,分别以观测信息正交性最大和能量最高为优化准则设计了传感器单目标及多目标优化部署方案。利用有限元方法对星载天线反射面结构进行建模,根据模态空间H2范数进行参振模态阶数的确定;采用二重结构整数编码的遗传算法对传感器单目标优化部署问题进行求解,提出均匀设计方法对遗传算法中的传感器数量、种群规模、交叉概率和变异概率进行统一优化设置;引入NSGA-II算法并对其编码方式和遗传算子设计进行改进,使之可以用于求解传感器多目标优化部署问题。通过仿真对上述单目标及多目标优化方案进行仿真比较证明:传感器多目标优化部署方案克服了单目标的局限性和片面性,得到更加符合实际工况的折衷解。　　为保证在轨获取高精度模态参数,对含有干扰噪声的振动响应信号进行降噪处理。针对经验模态分解方法(EMD)采用连续均方误差准则(CMSE)难以判别噪声和真实信号的问题,提出了基于能量权重准则的改进EMD方法,通过仿真验证了该判别准则的有效性;将上述改进EMD方法和小波阈值降噪方法相结合,利用EMD方法对受污染信号进行自适应性分解,基于能量权重准则自动区别噪声和真实信号,采用随机排序——累加求平均的小波阈值方法对噪声信号进行滤除,从而实现振动信号的降噪处理。通过与小波阈值和EMD方法的降噪效果进行对比,验证了该信号降噪处理方法的有效性和优越性。　　基于上述传感器优化部署方案和振动信号降噪处理方法提供的信息全面、高信噪比信号,对处于定点观测状态的星载天线采用时域方法进行在轨模态参数辨识研究。按照振动响应贡献大小,对多通道观测信号的奇异熵增量进行加权求和,提出了“加权奇异熵增量”的概念,并将其用于系统阶数确定,弥补了奇异熵增量对多通道信号进行系统定阶时难以取舍的不足;在分析特征实现算法(ERA)和随机子空间(SSI)体系时域方法计算流程区别和联系的基础上，通过引入相关性分析技术构造广义Hankel矩阵,采用SVD分解和最小二乘方法求解系统状态矩阵并提取模态参数信息,引入模态幅值相干系数(MAC)和模态奇异值(MSV)区分虚假和真实模态,从而实现ERA和SSI体系求解过程的融合,有效解决了这两类方法本身所造成振动响应贡献小的模态被遗漏的问题。　　对处于跟踪扫描状态的星载天线进行在轨模态参数辨识及其在振动控制中的应用。基于振动控制的应用目的,进行传感器/作动器优化部署:根据系统可控/可观Grammian矩阵的特征值分布情况,设计符合星载天线模态密集、弱阻尼结构特点的优化准则;采用混合粒子群算法(HPSO)进行求解,并通过与遗传算法进行仿真对比验证了该算法的优越性。引入观测器/卡尔曼滤波辨识方法(OKID)获取系统状态空间模型,并基于此模型设计了LQG/LTR控制器,提出OKID+LQG/LTR分段循环集成方法实现星载天线跟踪扫描时的振动控制。　　考虑到处于跟踪扫描状态的星载天线系统中含有反馈控制环节,对此状态下的闭环系统进行在轨模态参数辨识研究。为实现控制信号的动态跟踪,对传统基于数据批量处理的闭环子空间方法进行改进:根据系统输入输出信号采用带遗忘因子递推最小二乘方法(FFRLS)求解系统Markov参数矩阵,利用投影近似子空间跟踪技术(PAST)递推估计Kalman状态向量序列,最后采用FFRLS进行系统矩阵的递推求解,并从中实时提取相应模态参数信息。与传统子空间辨识方法相比,整个计算过程采用递推算法实现,便于模态参数实时跟踪,算法简洁,不需离线估计中间参数,避免了由于误差累积造成的有偏估计。