本文以两连杆柔性机械臂物理模型为研究对象，预测神经网络控制系统为研究框架，建立了柔性臂的动力学方程及预测神经网络控制器，主要的内容如下：第一，柔性臂动力学方程的建立及其振动响应仿真。对柔性机械臂的物理模型进行简化，将柔性臂视为Euler-Bernoulli梁，并采用假设模态法与Lagrange方程推导出柔性臂的动力学方程。运用Newmark-β法对柔性臂建模精确性进行验证。第二，建立BP神经网络辨识模型。构建BP神经辨识网络，并以振动分析得到的数据对网络进行训练和测试，最终得到控制系统中的BP神经网络预测器。第三，刚性机械臂的轨迹规划。以臂杆角速度为最优化控制优化目标，采用中心差分法，逐步迭代出刚性机械臂的理想轨迹，这将作为控制器的期望轨迹。最后，柔性机械臂控制器的综合设计。将BP神经网络预测器、期望轨迹和神经网络控制器结合组成神经网络预测控制系统。通过仿真，表明所设计神经网络预测控制系统可实现柔性臂按规划轨迹平稳运行的目标。