超磁致伸缩致动器具有输出位移大、力大、响应速度快和温度范围宽等突出优点，因此在超精密加工、机器人、减震控制等领域呈现出良好的应用前景。但由于超磁致伸缩材料本身存在着较强的磁滞非线性，导致致动器输出位移存在着滞回性强、重复性差、非线性严重等缺点，这大大限制了致动器的应用。因此，对超磁致伸缩致动器磁滞建模和控制研究具用重要的理论和现实意义。　　 本文首先对超磁致伸缩材料及其致动器应用作了介绍，对超磁致伸缩致动器模型和控制技术作了细致分析。　　 针对超磁致伸缩致动器的磁滞非线性，采用Jiles-Atherton 模型的理论建立了致动器的磁滞模型。首先阐述了Jiles-Atherton 模型的基本理论，再结合致动器结构动力学原理，建立了致动器的磁滞非线性动态模型，并对所建立的模型进行了仿真。仿真结果表明，此模型可以较好地描述超磁致伸缩致动器的磁滞非线性。　　 根据致动器的磁滞非线性模型，设计了Elman 神经网络控制器，利用网络的建模能力对致动器的逆动态进行建模，以削弱致动器的磁滞，希望整个系统的输出无偏差地跟踪参考输入，且对此控制器进行了仿真。由仿真结果可知利用Elman 神经网络控制器建立的致动器磁滞非线性逆模型可以在一定程度上削弱致动器的磁滞非线性，但是存在着较大的跟踪误差，使得致动器的输出位移与输入信号之间并未达到线性关系，仍存在着一定的磁滞。　　 因此本文将PID 反馈加到Elman 神经网络控制中，利用PID 反馈控制来消除神经网络的映射误差，提高致动器的位移输出质量。由仿真结果可以看出此控制器可以很好地补偿致动器的磁滞非线性，使误差减小很多，大大提高了致动器的控制效果。