为增强压电悬臂梁振动控制效果，提出一种基于最小二乘法的逆迟滞补偿控制算法。在不同电压下对压电陶瓷片位移进行实测，应用最小二乘法对其迟滞环进行多项式拟合建模，并利用压电片逆迟滞补偿模型对控制电压进行补偿。通过悬臂梁振动主动控制试验系统研究PID控制器在有、无逆迟滞补偿时的控制效果。结果表明：经过PID逆迟滞补偿后的主动控制效果比传统PID提高10.083 %。因此，该逆迟滞补偿方法能够有效增强压电陶瓷片的主动控制效果，对于压电悬臂梁振动主动控制具有重要参考价值。

建立含速度反馈控制的两自由度非线性隔振系统模型，推导系统的幅频特性关系式；研究反馈控制增益对幅频特性曲线的影响，得到曲线共振峰随反馈增益变化的规律。当增益增大时，共振峰左移并逐渐消失，本质上反映了该反馈对大幅值振动的抑制过程。通过计算分析反馈控制时系统的Lypunov指数谱随控制参数变化的规律，得到可用于系统混沌控制的参数范围，表明系统在一定的参数条件下可以处于混沌状态和周期状态。通过实验研究观察到系统出现的基频和超谐波响应，通过控制可以使得线谱成分得到有效降低，从而可为非线性隔振系统混沌控制和设计提供有益参考。

得到系统混沌参数区。在实验研究中，进一步确定混沌参数区间，并观察到了Holmes型Duffing系统中初值敏感性现象以及在通往混沌过程中出现的对称破缺分岔和倍周期分岔现象。

针对低信噪比转子振动信号的去噪问题，提出了EMD和小波分析相结合的去噪方法。首先对含噪信号进行EMD处理，利用连续均方误差准则对IMF分量进行高低频区分。然后设定不同的阈值，利用小波分析对高低频IMF分量进行有用信号的提取，将提取的信号和低频IMF分量叠加重构，实现降噪。为了验证所提方法的有效性，进行了数字仿真和转子振动信号降噪分析，结果表明，所提方法整体上优于EMD和小波阈值去噪方法。

针对混沌信号小波去噪中难以确定最优阈值的问题，提出一种Volterra小波变换最优阈值的判定方法。利用小波变换将混沌信号分解，对不同尺度下的小波信号设定浮动因子以调节阈值大小，最后根据混沌序列Volterra自适应预测的相对误差选取最优阈值。利用该方法对不同维度的Lorenz混沌时间序列进行了去噪研究，结果表明所提方法是有效的。

对非线性隔振系统而言，当其参数处于特定区域时，系统可能处于混沌状态，从而在线谱激励下可以产生具有宽谱特征的混沌响应，以达到消减潜艇辐射噪声线谱成分的目的。设计了分段隔振系统并开展试验研究，利用改进小波去噪算法和空间栅格特征提取方法对实测信号进行滤波和识别处理。试验中观察到了系统复杂的动力学行为，为混沌的工程应用提供了有益参考。

应用小波神经网络预测方法对相空间重构效果进行评估。当网络输入的大小等于重构相空间的嵌入维数时，小波神经网络具有良好的预测性能。研究小波神经网络中尺度参数的灵敏度，发现小波尺度过小时，参数对预测结果影响比较明显。在小波尺度参数的更新过程中，需要采用比其他参数更小的学习速率，采用这种学习策略所得到的预测结果明显好。选用Morlet母小波函数进行研究，只有当调节参数[γ]取值较小时，才可以减少旁瓣的干扰，得到良好的预测效果。