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1.3.2 主动控制
主动控制的基本思想就是在工作过程中，根据传感器检测到的振动信号用一定的控制方案，经过计算放大后产生控制信号，致动器将控制信号转换成力或力矩来实现对智能结构的振动抑制。主动控制方法对环境变化能够进行适当的调节，对环境的适应性强，并且具有附加质量轻、响应快、控制效果好的优点，已成为振动控制的一个重要研究方向。虽然具有很多优点，但主动控制方法还存在不足，例如这种控制需要消耗更多的能源、如果控制器发生故障会造成结构失去可控性等。
控制规律的设计是主动控制的关键所在，目前在智能结构的振动主动控制领域里有很多种控制规律已经得到广泛的应用。例如自适应控制、模态控制、最优控制、极点配置法等。近年来模糊控制和神经网络控制在压电智能结构振动主动控制领域渐渐发展起来，而且得到很多设计者的高度重视。
1.3.3 主被动混合控制
主被动混合控制的基本思想是同时采用主动控制和被动控制对智能结构振动进行抑制，这样的设计使之能同时发挥主动控制和被动控制的优点，比使用单一的主动控制或单一的被动控制的控制效果也要好得多。主被动混合控制能用于振动频带很宽，而且在主动控制部分失效的情况下仍然可以正常工作。唐永杰[12]等人对基于压电的悬臂梁振动抑制的实验表明，混合控制的控制效果比单纯的主动控制或被动控制要好得多。由于具有控制效果好、稳定性好、适应性强等特点，因此主被动混合控制已经被很多设计者视为控制领域的重要发展方向。
1.4 控制算法
控制算法对结构的振动控制而言起到很重要的作用，影响到最终控制效果，根据被控对象的情况采取不同的控制算法。控制算法的设计是振动主动控制的核心技术，常用的控制算法有：
极点配置法：是一种很成熟的控制算法，主要解决的是特征值和特征向量的配置，它们分别决定系统的动态特性和稳定性。极点配置法的基本思想是，通过反馈作用来改变系统的特征值和特征向量，使得极点处在所要求的位置，从而达到改变系统品质的目的。但是极点配置法在实际运行中很难把极点调到合适的位置，所以很难获得理想的控制效果。
最优控制法：最优控制是上世纪60年代发展起来的一门控制技术，它已经成为现代控制理论的一个重要组成部分。它是当前主动振动控制领域里面应用最为广泛的一种控制算法。其基本思想是基于精确的数学模型，使反映系统的性能指标的目标函数最小化。要实现最优控制则首先要根据提出的问题，建立最优化的数学模型，列出目标函数、约束条件与变量，然后对所建立的数学模型进行分析，选择对应的最优化方法，列出程序框图并编写程序，最后计算出最优解。
自适应控制法：目前自适应控制在现代控制理论已经成为热点之一，具有能根据环境条件的变化自动调整控制器的能力，对系统参数变化具有适应能力。其基本思想是运用现代控制理论在线辨识对象特征参数，实时改变其控制策略，使控制系统的品质指标保持在最好的范围内[13]。因此这种算法适用于被控结构及其参数存在不确定的振动抑制的情况。自适应控制算法主要有三类：第一类是简单的自适应控制，这一类可以用简单方法来识别被控过程参数的变化；第二类是模型参考自适应控制，采用一个理想过程的参考模型，要求实际过程的性能接近参考模型的性能；第三类是自校正适应性控制，它先估计过程数学模型的参数，然后自动对控制算法进行校正，以实现最优控制。
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