随着航天器承担的任务越来越复杂,航天器结构逐渐趋于大型化和柔性化。由于空间环境下缺乏大气阻尼等因素,大型航天器在进行位姿调整时所造成的挠性振动很难自行衰减,长此以往甚至会造成航天器的结构损伤或任务失败,降低航天器的使用寿命。因此迫切需要对大型航天器的挠性结构进行振动抑制。由于在轨太空环境复杂及其他不确定的因素,通过有限元仿真或地面试验确定的大型空间结构动力学模型参数与实际参数相比仍有较大差异,因此本文开展基于模型辨识的大型空间结构振动控制研究。首先,以东方红三号卫星帆板为研究对象,对其动力学建模进行了研究,在有限元软件ANSYS中建立了含压电片的动力学模型。进一步,利用模态价值准则对动力学模型进行了降阶,并通过降阶前后的bode图及动力学响应验证了降阶模型的准确性。然后,利用输入和输出数据结合特征系统实现算法进行了模型辨识的研究。并分别对比了输入数据和不同观测点数量对模型辨识结果的影响,结果表明,连续随机输入数据和多点信息下辨识得到的模型更加准确。多点信息下辨识得到的固有频率误差均在1%以内,且辨识模型与真实模型的动力学响应曲线几乎重合。最后,开展基于模型辨识的大型空间结构振动控制算法和仿真研究。将经典的LQG控制理论与模型辨识相结合,提出了基于模型辨识的LQG振动控制方法。通过对激励信号和测量信号的设计,利用ERA算法完成大型空间结构状态空间模型的高精度辨识,利用辨识模型设计了线性二次最优控制器（LQR）和Kalman滤波器。先对比了单点和多点信息对于滤波结果的影响,结果表明,由多点信息得到的滤波值更加准确。之后设计了纯弯曲和弯扭耦合两种情况下的振动控制仿真,结果表明,基于模型辨识设计的控制器可以有效地控制这两种工况下的振动,且很快就得到了控制。最后与传统基于有限元模型设计的控制器进行了对比,结果表明,基于模型辨识设计的控制器效果优于有限元模型设计的控制器,这也验证了基于模型辨识设计控制器的有效性。