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| 編輯推薦： |
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压电智能结构自适应滤波振动控制技术虽然发展迅速，但它仍是一个未成熟的研究方向，在理论方法、实现技术和工程化方面还有许多工作需要探索和研究；同时目前有关这一方面的研究多数以悬臂梁结构为对象，还未形成较为系统的理论方法与实验成果。本书以所参加的*科研项目为研究背景，以一种模拟临近空间飞行器压电智能框架结构为实验模型对象，着重围绕压电智能结构自适应滤波振动控制方法和实现技术开展研究；研究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。
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| 內容簡介： |
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；*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。
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| 關於作者： |
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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。
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| 目錄：
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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 LMSFELMS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
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| 內容試閱：
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本书以一种模拟临近空间飞行器压电智能框架结构为实验模型对象，着重进行自适应滤波振动控制方法及其实现算法研究，同时针对模型结构动力学分析方法与压电元件优化配置策略进行积极探索，并在此基础上构建整体实验平台和开发综合测控系统，以验证相关方法技术的可行性和有效性。全书可分为结构动力学分析与压电元件优化配置、自适应滤波振动控制方法与控制器设计、实验平台构建与实验验证分析三大部分。所做主要内容如下：
（1）以压电智能框架结构为实验对象，将分布式压电元件作为传感器和驱动器粘贴于结构表面，构建了一种模拟临近空间飞行器压电智能框架实验模型结构，并与开发的自适应滤波振动控制系统结合，形成了一套压电智能结构自适应滤波振动主动控制实验系统。
（2）采用行波分析法，对压电智能结构进行动力学分析，同时引入智能结构振动模态有限元分析技术，结合压电智能结构振动特性，分析了压电传感器作动器的位置优化问题，并以框架组成单元梁为研究对象，给出优化目标函数，引入粒子群优化方法针对目标函数进行优化，实现分布式压电传感器作动器元件的优化配置。
（3）鉴于经典自适应滤波-X LMS算法过程中需要预知与外激扰信号相关的参考信号，导致该方法存在工程适用性和技术实用性缺陷。本书提出了一种基于滤波-X改进型的参考信号自提取振动控制算法，着重考虑通过从振动结构中直接提取振动响应残差信号，进而基于控制器结构和算法过程数据构造出参考信号，满足与激扰信号的相关性并进入算法控制过程；仿真分析和实验验证表明：所提出改进的控制算法控制效果良好，不仅实现了参考信号的振动结构直接提取策略，并具有较快的收敛速度和良好的控制效果。
（4）在经典的自适应滤波-X LMS算法实施过程中，存在控制通道模型参数辨识问题，一般可采用离线辨识策略获得控制通道模型参数，但也很大程度上导致该方法在工程实际应用时具有较大的不实现性。本书提出一种控制通道模型在线辨识的自适应滤波振动主动控制方法，其基本思想是在控制输出端引入一个随机噪声信号，采用FIR滤波器作为受控通道模型进行实时在线辨识，同时控制环节采用滤波-X控制算法。经过仿真分析和实验验证表明，本书所提的在线辨识控制器设计方法及其实现算法控制效果良好，为进一步深入实用化研究奠定了基础。
（5）由于滤波-X控制器的传输函数是一个全零点的结构，其不考虑控制输出信号的反馈对参考信号的影响，而在实际的系统中这种影响是不能忽略的。滤波-U结构的传输函数中含有零极点，它可以在一定程度上解决振动反馈可能带来的控制系统的不稳定问题。本书以滤波-U为基础结构，研究了参考信号自提和控制通道在线辨识问题，分别提出了基于滤波-U的参考信号自提取振动控制方法和控制通道在线辨识的振动控制方法。经过仿真分析和实验验证表明，所提控制方法及其实现算法控制效果良好。
（6）在完成压电智能框架结构振动主动控制平台构建，以及结构振动控制系统软件开发的基础上，对本书所研究的自适应滤波振动控制方法及其实现算法进行了实验分析与验证工作。方法研究与实验验证表明，多通道自适应滤波结构振动控制方法具有较强的自适应能力，能够较快地跟踪受控结构系统参数及外扰响应的变化；本书所提出的自适应滤波振动控制算法与经典滤波-X、滤波-U算法相比，虽然收敛速度略慢，但控制效果良好，尤其为提高自适应滤波控制方法的技术实用性和工程适用性，提供了有益的技术方法思路。
在本书编写过程中，高守玮副教授在控制算法的设计、实验平台的构建、实验系统的开发等方面给予很多指导和帮助，在此表示衷心感谢。另外，本书还参考了一些国内外同行发表的研究成果，在此一并表示最诚挚的感谢。
随着社会的发展、科学技术的进步，本书中提出的一些理论和方法也会相应得到优化和改进。由于作者水平有限，书中难免有疏漏和不妥之处，恳请各位专家、学者批评指正。
黄全振
2016年9月
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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