1、作為一種新型的電機，超聲電機與傳統(tǒng)電磁電機在運行機理上有著很大的不同。由于超聲電機有著很強的非線性特征，因此在控制時，要求該控制器能夠控制非線性特征很強的對象，并且要求其具有很好的環(huán)境適應(yīng)性。又因為超聲電機的是容性負載，工作頻率處于超聲頻段，并且驅(qū)動信號具有一定的相位差，這就要求其驅(qū)動電源能夠輸出多相具有一定相位差、同頻率、等幅值，并且頻率可達到20kHz以上的驅(qū)動信號。同時，要求其輸出有效值在幾十到一百多伏之間，輸出功率在100W以上

2、。
　　在本文中，通過建立彎振復合型超聲電機的接觸模型，得出了彎振復合型超聲電機定轉(zhuǎn)子之間接觸的非線性的結(jié)論。接著，又建立了壓電陶瓷材料在自由狀態(tài)下的動力學模型，通過該模型分析了在不同材料參數(shù)條件下的壓電陶瓷輸出能力的非線性特征。之后，又分析了超聲電機在運行過程中的損耗，以及溫度對于壓電陶瓷材料各項參數(shù)的影響。從建立的方程式中得出了超聲電機運行過程中的溫升也是造成其非線性特征的原因之一的結(jié)論。
　　之后，針對超聲電機非線性強

3、的特點，采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法對超聲電機進行控制。由于導師學習對的數(shù)量過多且可能存在噪聲點，因此通過聚類減少了需處理的對象數(shù)量，并且濾除了噪聲點。該聚類算法能夠使得聚類結(jié)果盡可能的少，并且簇中任意兩個數(shù)據(jù)點的距離都小于某個設(shè)定的門檻值。完成聚類后，基于設(shè)定的模糊規(guī)則，構(gòu)建了合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并且利用聚類結(jié)果和BP學習算法進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練。針對BP算法學習收斂速度較慢的特點，研究了不同的學習步長函數(shù)，并且找出了能夠使得誤差函數(shù)收斂速率

4、相對最快的學習步長函數(shù)。
　　此外，本文還研制了超聲電機的驅(qū)動電路。該驅(qū)動電路包含信號發(fā)生模塊、前置放大和隔離模塊、功率放大模塊。對于信號發(fā)生模塊，在本文中基于DDS信號發(fā)生技術(shù)，利用AD9852芯片發(fā)出了兩相頻率可調(diào)、初始相位可調(diào)的正弦信號。此外，利用運算放大器對信號進行了前置放大，并且利用HCNR200光電隔離芯片對驅(qū)動電源強電和弱電部分進行了隔離。最后，利用PA85芯片對信號進行了功率放大處理。在設(shè)計和仿真了各個模塊之后，搭