近年来，随着工业领域如微型机械制造、超精密测量、超精密加工、集成电路制造、生物工程、医疗科学等众多领域的不断发展，与之相关的设备对定位行程和定位精度的要求越来越高，因此微定位技术一直是精密工程领域的研究热点之一。压电元件驱动的微定位器是目前常见的微定位设备，而压电工作台则属于其中一个典型的代表。压电工作台利用压电元件的压电效应或电致伸缩效应来实现微米甚至是纳米级的精准定位，大部分的压电工作台因其内部采用压电陶瓷叠堆和柔性铰链支承的组合一体式机械设计结构，所以具备微位移分辨率高、稳定性强、响应快、刚度大、可微小化等优点，而且由于它的硬件性，在闭环控制方面能够很好的与各种传感器、计算机、功率放大器等实现实物连接，再加上它的体积比其他的微位移定位器要小巧，所以在各个领域得到了很好的应用。但是陶瓷材料的一些特性缺陷造成了压电工作台的各种迟滞、蠕变、非线性，这降低了工作台的定位精度和动态响应速度，造成了一定的位移误差。为了获得满足要求的定位精度和动态响应速度，需要研究压电陶瓷的这些特性缺陷机理，设计与其相对应的控制模型和控制器。本论文基于刘向东教授等人提出的双Sigmoid激活函数思想，对MATLAB中的神经网络相关函数进行改编、封装，并利用改编好的的函数进行神经网络建模，分别研究了压电工作台的离线、在线模型，并根据研究出的模型设计了神经网络自适应控制器来提高压电工作台的定位精度，对设计的模型和控制器分别跟踪三角波和复频波，来验证模型精度和控制器精度，实验效果良好。