机械臂的使用可以增加制造的灵活性，提高生产率和产品质量。在刚性机械臂和柔性机械臂这两种类型中，柔性机械臂获得了越来越多的关注。与刚性机械臂相比，柔性机械臂具有成本低，更高的运行速度，更大的载重自重比，可以使用小型的驱动器，节省能源，更好的可操作性，方便运输，以及操作安全等优点。柔性机械臂主要的缺点是存在低刚度和弱阻尼造成的残余振动问题。柔性机械臂的大幅值残余振动会持续很长时间。主动振动控制被认为是解决这一问题的一种方法。本文研究了气动驱动和压电片驱动柔性臂的主动振动问题。首先，描述了气动驱动压电柔性臂主动振动控制研究所使用的实验平台。根据采用的气动控制阀的不同分为基于PCM阀的气动驱动柔性臂控制系统和基于气动比例阀的气动驱动柔性臂控制系统。其中，基于气动比例阀的气动驱动与压电片驱动相结合构成了柔性臂气动和压电复合控制系统。其次，针对基于PCM阀的气动驱动柔性臂控制系统，研究了自适应相位调节主动振动控制。设计的自适应相位调节控制器主要是为了处理气动驱动柔性臂系统中的相位滞后问题。气动驱动具有大时滞的特点，而弱阻尼系统的相位裕度很小。如果控制器的相位校正不恰当容易引起闭环系统的不稳定。设计的自适应相位调节控制器能够根据在线计算的控制性能指标，优化控制器的相位，自适应的补偿气动驱动环节未知的相位滞后。然后，采用系统辨识的方法，得到了基于气动比例阀的气动和压电片驱动柔性臂复合控制系统的模型。对压电片驱动柔性臂子系统，先后采用非参数模型法和参数模型法进行了系统辨识。由于气动驱动具有显著的非线性，一个全局线性模型不足以描述气动驱动环节的动态特性。因此，采用了基于自组织映射神经网络多模型的系统辨识方法，辨识多个局部线性化模型。最后，针对气动驱动和压电片驱动各自不同的特点，分别研究了基于自组织映射神经网络的多模型逆控制器和变阻尼极点配置控制器。控制器的设计采用了系统辨识得到的模型。进行了气动驱动柔性臂振动控制，压电片驱动柔性臂振动控制和复合振动控制，并与比例微分控制器的控制效果进行了对比。实验结果表明，设计的气动驱动柔性臂可以有效控制柔性臂振动，并且验证了基于自组织映射神经网络多模型逆控制器和变阻尼极点配置控制器能够提高振动控制的效果。