振动主动控制是最近二十年发展起来的一门新兴学科,主要研究结构振动主动控制的理论、方法和措施。以压电材料作为传感器和作动器的智能结构是目前振动控制工程研究中的一个重要的崭新课题。本文主要研究压电悬臂板的振动模型的建模方法、压电悬臂板振动特性的神经网络辨识与振动主动控制,将神经网络控制方法应用于悬臂板的振动主动控制,并且设计基于神经网络-遗传算法的振动主动控制系统。建立压电悬臂板的振动数学模型时,考虑到压电层的刚度特性,基于一阶剪切变形理论推导压电层合板的抗弯刚度,由Hamilton变分原理建立压电层合板的有限元模型,采用模态叠加方法对有限元模型降阶。根据压电层合板(梁)的模态理论最佳定位法理论,在应变最大处配置作动器和传感器,通过数值算例验证了这种力学建模方法的有效性。通过分析压电层合板的振动特性,提出了将遗传算法及神经网络应用于压电智能层合板振动主动控制的新方法。该方法利用遗传算法在线计算控制力,利用神经网络模拟板的动力特性,从而代替悬臂板进行动力分析。该系统充分发挥了遗传算法及神经网络各自的特点,是非常具有发展前途的新型的振动控制系统。