压电材料具有将机械能转化为电能的能力及其逆效用,常被制作成薄片形状的致动器/传感器,粘贴在主结构表面或埋置于主结构内部,构成具有自检测、自诊断、自修复及自适应等功能的层合压电智能结构。层合压电智能结构在航空航天、机械和土木工程等领域中的应用和现代控制理论的发展,极大的推动了国内外学者对柔性层合智能结构振动控制的研究热情。层合压电智能结构是一个具有不连续密度分布、不连续材料性质、机电耦合的动力系统。因此,精确而有效的分析压电材料的力电耦合行为,探索力学场,电场的耦合作用;兼顾求解计算效率,建立能准确描述层合压电智能结构在干扰荷载作用下的动态响应分析模型;揭示致动器/传感器分布位置、几何尺寸和复合材料层间铺设角度对层合智能结构振动特性的影响;分析控制器参数、结构配置对控制系统品质和性能的影响,移动荷载作用下智能结构的振动控制;研究智能结构主动控制的理论和算法,提高智能结构控制系统稳定性;压电致动器/传感器位置优化的程序设计及实现;实现层合压电智能结构多阶目标模态振动控制等,这些都是亟待解决的问题。论文从Hamilton原理和压电材料的力-电耦合本构方程出发,建立了线弹性压电体的动力有限元状态空间方程,基于ANSYS/APDL参数化语言编制了能够准确描述层合压电智能结构力-电耦合场的有限元数值模型。揭示了智能悬臂梁自振频率及阵型随致动器/传感器位置、尺寸、复合层合角度改变的变化规律。深入研究了压电致动器/传感器位置、数量及控制器参数对PID闭环系统控制性能的影响,引入先进的积分分离、变速积分、不完全微分PID控制有效解决了经典PID控制器参数选择不当造成的系统发散失稳等现象,提高了系统的稳定性,扩大了控制器参数选择范围。分析了移动荷载作用下层合压电智能梁系统不同振动阶段控制器参数、荷载移动速度对系统控制性能的影响。提出了一种根据系统输出误差实时调整修正反馈增益的自学习控制(SLC)算法。将模糊逻辑和迭代学习控制的基本思想相结合,提出了以系统输出误差及其变化量作为模糊控制器的输入,以迭代学习增益作为模糊控制器的输出,采用模糊控制实时确定迭代学习增益的模糊自学习控制(FSLC)方法,提高了自学习控制的收敛速度。建立了上下表面对称粘贴有三对压电致动器/传感器压电智能悬臂板动力分析有限元模型,通过仿真试验,证明了SLC和FSLC均能有效地控制了闭环系统振动响应,结果表明FSLC控制效果比SLC控制效果更好,为智能结构振动控制理论算法和迭代学习控制增益的确定增加了新的思路。基于线性二次型最优控制与迭代学习控制相结合的思想,研究线性二次型迭代学习混合控制方法,加快了迭代学习控制的收敛速度。基于MATLAB软件建立了多点致动一维层合压电悬臂梁动力分析的有限元数值模型,实现了层合智能梁的经典最优控制和线性二次型最优迭代学习混合控制,证明了线性二次型最优迭代学习混合控制方法能够有效控制层合压电智能结构的振动,并且控制效果得到了一定的改进。以离散分布压电致动器/传感器的位置参数为优化变量,压电智能结构闭环控制系统阻尼比为目标函数,提出了层合压电智能结构振动控制及压电致动器/传感器位置优化的遗传算法程序。通过有限元数值模拟,研究了悬臂板自由端在瞬时荷载和简谐荷载作用下振动控制问题,数值仿真结果验证了压电致动器/传感器位置优化程序的正确性,说明采用遗传算法搜索压电智能结构振动控制中压电致动器/传感器的最优位置是十分有效的,并具有较高的计算效率。基于数值仿真实验的方法,研究了复合层合压电梁比例反馈控制系统中,比例反馈增益、层间铺设方式对闭环系统控制性能的影响。基于复合层合板模态应变能分布大小,提出了一种简单易行的压电致动器/传感器位置确定方法,适用于层合智能结构多阶目标模态的振动控制。数值试验结果证明了基于模态应变能分布确定压电致动器/传感器进而实现复合层合压电智能板多阶模态振动控制的可行性和正确性。