振动台能准确的复现给定的功率谱或者波形,再现真实的振动环境,常用于对设备进行振动模拟试验,考核设备在振动环境下的性能,广泛应用于航天、汽车、建筑、材料等许多重要工业领域。振动控制技术是振动试验的一项关键技术,频响函数估计是振动控制的基础,其估计结果直接关系振动控制的精度。传统的方法在振动试验中对频响函数估计只有一次,这种方法基于下面这个假设:被控系统的频响函数在试验过程中自始至终是不变的,即被控对象没有发生任何变化。但是在实际试验过程中系统的频响函数会发生变化,从而导致试验的精度达不到预计的要求,这就需要在试验过程中修正频响函数,进而提高振动控制的精度。由于自适应滤波器具有在线辨识系统频响函数的功能,本文利用自适应滤波器对频响函数进行辨识,并将其嵌入到传统功率谱复现算法中,由此提出了基于自适应滤波器的功率谱复现算法。本文首先介绍了振动台以及振动控制算法的发展现状,确定了本文的研究方向以及研究内容。其次对传统功率谱复现算法做了介绍,包括频响函数估计、驱动谱修正和时域驱动信号的生成等。然后对自适应滤波进行了研究,首先介绍了自适应滤波的原理,及其实现结构和自适应算法的类型,接下来对LMS自适应算法进行了研究,确定了算法的最大收敛步长,分析了步长和滤波器阶数对算法性能的影响。针对传统的LMS算法的收敛速度与稳态误差对步长的要求是矛盾的这一问题,本文提出了变步长LMS滤波算法,分析并仿真验证了变步长LMS算法的有效性。最后针对频响函数在试验过程中发生变化,从而导致功率谱复现算法的收敛速度减慢、精度降低的问题,提出了基于自适应滤波器的功率谱复现算法,对该算法进行了理论分析,并进行了仿真验证,结果表明该算法是适用的。