柔性系统涵盖了柔性机械臂、仿生柔性扑翼飞行器和柔性建筑等多种不同的对象。随着柔性系统的大量应用,其控制理论与方法问题已经成为具有前瞻性的高新技术研究方向,受到了学术界和工业界的广泛关注。目前,柔性系统领域的控制理论与方法问题诸如柔性多连杆机械臂的轨迹跟踪及振动控制问题,自然灾害下柔性建筑的约束控制问题,复杂环境下仿生柔性扑翼机器人的容错控制问题等都己发展成为具有国家重大需求的共性科学问题,极富挑战性。因此,为了突破具有环境适应性的不确定柔性系统的建模与智能控制的技术难题,本文紧密结合柔性系统的智能控制理论与方法的研究趋势及其在实际工业中的应用,对柔性系统的建模机理及控制策略等相关理论和关键技术进行了系统深入地研究。本文采用假设模态方法建立了柔性机械臂系统的动力学模型,解决了柔性系统无穷维特性导致的建模机理的难题;设计了具有一致逼近性能的模糊神经网络控制器,解决了系统动力学不确定性问题;构造了基于高增益观测器的神经网络控制器,解决了实际工程中不易测得的状态信息问题;并成功地在Quanser平台上进行了实验验证,解决了带有动力学不确定性的柔性机械臂的振动控制的难题。其次,针对带有输出约束的柔性建筑系统,基于Actor-Critic算法设计了自适应强化学习控制器,设计辅助系统及扰动观测器,解决了未知扰动条件下柔性建筑的输出约束及振动抑制问题;并在Quanser平台上进行了实验验证,突破了传统控制方法无法处理分布式扰动、高维数、不确定系统的局限性。另外,针对仿生扑翼飞行机器人系统,采用新型有限刚体儿方法和MapleSim仿真平台进行了可视化建模,基于非奇异快速终端滑模方法设计了自适应有限时间容错控制器,并在搭建的虚拟智能平台上进形了测试,解决了系统动力学的不确定性、执行器故障下的鲁棒性及复杂环境下的稳定性问题。本文分析了几类柔性系统的动力学特性,研究了生产开发过程中的振动控制和优化问题,该研究成果将为柔性系统的建模机理与控制设计提供理论依据,为振动控制的实现提供技术支撑,并进一步促进机械结构与控制系统学科间的交叉研究。