本书介绍了智能结构的概念和内涵，广泛分析了压电智能结构振动系统所涉及的关键技术，对结构动力学建模、粒子群寻优算法、自适应滤波控制策略及其控制系统的构建进行了深入的研究。本书主要内容包括以下几个方面：首先，介绍了智能结构振动控制的发展现状及存在的关键性技术；其次，利用行波分析法着重分析了压电智能悬臂梁和L型压电智能框架结构的动力学建模方法；然后，采用粒子群优化策略研究了压电传感器作动器位置优化问题；最后着重分析了自适应滤波振动控制方法及其性能分析。依据前几章的算法分析，搭建结构振动控制实验平台，开发振动控制软件系统，分别针对所研究的结构振动自适应滤波控制方法及其实现算法进行实验验证，并对实验数据进行处理分析。
本书内容主要涉及压电智能结构动力学分析、压电元件优化配置策略、结构振动自适应滤波控制方法及其算法，以及实验系统构建和实验分析验证等，尤其在自适应滤波控制方法方面进行了深入的探索和有益的实践，并取得了一些创新性的成果。
黄全振，男，1979年生，河南驻马店人，上海大学博士后，副教授，2016年荣获“河南省高校科技创新人才计划”；2012年由上海大学“控制理论与控制工程专业”博士毕业；2013年进入上海大学“机械工程”博士后科研流动站；主要研究方向：机器人仿生学及智能结构振动控制；近年来主持或参与国家自然科学基金项目4项、863项目1项、省自然科学基金2项，发表高质量学术论文40多篇（其中SCI收录8篇，EI收录22篇），申请国家发明专利6项，其中4项已授权。
第一章绪论
1.1课题研究的目的和意义
1.2压电智能结构振动控制的研究概况
1.3自适应滤波振动主动控制技术
1.4本书的主要研究内容及章节分配
1.5本章小结
第二章压电智能结构动力学分析
2.1引言
2.2压电智能结构的动力学建模概况
2.3压电传感作动原理
2.4压电智能梁的动力学
2.5压电智能框架结构的动力学
2.6本章小结
第三章压电智能结构的传感器/作动器优化配置
3.1引言
3.2压电元件优化配置的研究现状
3.3传感器/作动器优化配置准则
3.4基于粒子群的传感器/作动器优化算法
3.5压电智能框架结构的构建
3.6本章小结
第四章自适应滤波器原理及其最小均方算法
4.1引言
4.2自适应滤波器的基本原理
4.3最小均方算法
4.4算法收敛条件讨论
4.5本章小结
第五章滤波-E LMS自适应滤波控制算法
5.1引言
5.2滤波-E LMS(FELMS)算法的提出
5.3FELMS算法流程分析
5.4FELMS算法稳定性分析
5.5算法仿真分析
5.6本章小结
第六章有限脉冲响应自适应滤波控制策略
6.1引言
6.2自适应滤波-X LMS振动控制算法
6.3改进型滤波-X LMS算法
6.4算法仿真分析
6.5本章小结
第七章无限脉冲响应自适应滤波控制策略
7.1引言
7.2自适应滤波-U LMS振动控制算法
7.3改进型滤波-U LMS算法
7.4算法的性能分析
7.5算法仿真分析
7.6本章小结
第八章实验平台构建与实验结果分析
8.1引言
8.2实验平台开发与构建
8.3自适应滤波振动控制实验方法与步骤
8.4自适应滤波-X实验与结果分析
8.5自适应滤波-U实验与结果分析
8.6本章小结
第九章结论与展望
9.1结论
9.2展望
参考文献
压电智能结构振动主动控制方法与技术涉及先进材料、控制理论、力学分析、数学建模、科学计算、实验技术等诸多领域，是多学科交叉的前沿课题，具有重要的科研学术意义和工程应用价值。作为压电智能结构主动减振研究的一个重要发展方向，自适应控制策略成为当前研究的热点，其中自适应滤波控制技术在理论方法和实验验证方面取得了较好的实现效果。
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