迟滞非线性(又称磁滞非线性)补偿是智能材料驱动器运动精确控制的核心研究内容之一，而迟滞系统建模和控制器设计是迟滞非线性补偿控制的两个主要问题，这两个问题的研究，对智能材料驱动器的应用具有重要的理论意义和实用价值。论文针对所设计的超磁致伸缩驱动器(GMA)，以构建的测控系统为工作平台，对GMA的机电系统的迟滞特征进行测量与分析，继而进行GMA迟滞系统的建模及其非线性补偿控制方面的仿真和实验研究。 论文根据GMA的工作原理，建立了不考虑迟滞特性的机电系统传递函数，对GMA系统的迟滞现象进行了测量，并进行了迟滞特性的频率相关性研究。结果表明，超磁致伸缩材料(GMM)的迟滞非线性是与输入频率无关的固有特性，而输入信号频率变化只与GMA的机电系统传递函数有关。提出GMA的系统模型由频率无关迟滞特性与机电系统传递函数串联构成。 论文通过对迟滞系统的多环形成原理和可逆性分析后，采用信号分离法，使迟滞主环与次环分离，然后对所有的单环信号分别进行逆模型补偿后叠加输入迟滞非线性系统，实现了迟滞多环的开环逆模补偿控制。采用PID加逆模前馈的闭环控制可进一步提高迟滞补偿效果。 论文采用Duhem模型对超磁致驱动器建立频率无关的迟滞模型。在对Duhem模型进行分析的基础上，建立了超磁致驱动器的迟滞逆模型并进行逆模补偿．对Duhem模型的微分方程进行求解，并提出可以调节信号跟踪精度的自适应鲁棒控制方法。 论文提出了运用Prandtl-Ishlinskii(PI)迟滞算子构造6MA静态迟滞模型的方法，根据PI迟滞算子的特点，将迟滞模型分解为线性部分和非线性部分，在此基础上提出滑模变结构控制，由Lyapunov稳定性理论推导出此滑模变结构控制方案的自适应控制规律。 论文采用改进的Krasnosel’skii—Pokrovkii(KP)模型对超磁致微位移驱动器的迟滞特性建立频率无关的迟滞模型，提出了对实际系统的KP迟滞模型密度函数进行离线辨识和在线自适应辨识方法，构造出了迟滞系统动态模型。为了降低迟滞特性对驱动器工作的影响，对KP迟滞模型构造了补偿算子。在此基础上提出了补偿算子密度函数可自适应辨识的动态控制方案，实现了GMA迟滞系统的动态补偿。 论文对所提出的各种迟滞建模方法及其对应的迟滞补偿控制方案进行了全面的比较分析，指出了静态迟滞模型的适用情况和静态补偿方案的优势及应用范围，动态建模方法和动态补偿方案应用范围更广，但模型结构和控制器设计更为复杂． 构建了以滚珠丝杠传动提供宏观运动，以GMA进行微观运动误差补偿的单坐标数控工作台精确运动实验系统。实验结果显示，GMA通过动态补偿控制可以很好的补偿滚珠丝杠的运动误差，使工作平台的运动精度显著提高。 本文的研究得到了国家自然科学基金项目(50475076)、江苏省自然科学基金项目(BK2005065)和教育部博士点基金项目(20050286022)的资助。