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传统意义的控制方法和结构方式已无法满足实际工程中对振动控制的需要，基于压电材料的压电智能结构的出现和应用，使其成为结构振动抑制研究与应用中越来越受关注的一个领域。作为一种具有优良的机电耦合性的新型智能材料，压电材料被广泛的应用在结构振动控制领域。在汽车领域，随着人们对汽车乘坐舒适性要求的提高，由于车身的振动对汽车NVH性能影响很大，因此有必要对车身的板件振动进行控制。本文采用简化的薄板代替车身板件，对基于压电材料的压电板进行主动控制。在探究压电板主动控制策略方面，线性二次型最优控制(LQR)的方法已被证明为最具有控制效果的控制规律之一。目前，LQR控制策略在很多压电主动控制方面得到了应用，但是关于控制性能目标函数中的非常重要的两个加权矩阵Q与R如何确定的问题，还无充足的理论依据和分析计算来得到解决。基于MATLAB中的遗传算法工具箱对线性二次型最优控制(LQR)的加权矩阵Q与R进行优化，不仅能使受控压电板系统获得更好的控制效果，而且还解决了试凑法存在耗时耗力的问题。论文的主要研究内容有:（1）基于参考大量国内外相关文献资料，对有关方面的内容进行了整合与综述。阐述了压电智能结构的主动抑振技术，从主动控制和被动控制两个方面介绍了压电结构振动控制律的研究现状。（2）分析了压电材料的性能，并基于压电方程对压电传感器与压电致动器的原理进行了公式推导，为后续的压电板系统的有限元分析与仿真分析的进行奠定了理论基础。（3）基于状态空间理论，对简化的矩形平板结构和压电元件所组成的压电板系统在MATLAB中进行状态空间方程求解。分析了系统的可观性与可控性。利用MATLAB/simulink软件，分析压电板在不同形式外部激励信号作用下的振动时域响应与频域响应。（4）结合线性二次型控制器与状态调节器原理，提出了压电板LQR最优控制方法，在此基础上设计了压电板的LQR控制律。对压电板系统的振动进行了LQR数值仿真控制研究，在控制效果和控制代价方面都取得了明显效果。然后分析LQR控制中加权矩阵Q和R对压电板系统控制效果的影响，得出:增大加权矩阵Q中的元素，系统控制效果越好,但是需要的输入控制能量就越多；增大加权矩阵R中的元素，系统所需要的控制输入能量减少，相应的系统的控制效果变差。最后用MATLAB中的遗传算法工具箱对加权矩阵Q和R进行了优化，与经验试凑法相比，可看出遗传算法在优化加权矩阵方面更加方便、可行与有效。