超声波电机(Ultrasonic Motors缩写为USM)是一种利用压电陶瓷的逆压电效应工作的新概念、新原理电机。与传统的电磁型电机截然不同,其驱动力矩并非由电磁感应产生,它利用压电陶瓷的逆压电效应使定子产生超声波振动,通过定子和转子间的摩擦力来驱动转子。由于USM特殊的工作原理,它具有很多传统电磁电机无法比拟的优越性能,如结构紧凑、低速大转矩、响应速度快、不受磁场影响、断电自锁、可直接驱动负载等。正是由于超声波电机具有许多的优点和广阔的应用前景,使其迅速成为当前世界范围内的一门新兴前沿课题。　　USM具有这些无法比拟的优点,使其在很多无法使用电磁电机的场合发挥重要的作用。但是因其特有的工作机制,USM内部存在不同种类的复杂的高度非线性特性和时变特性,正是这些原因使得对其进行建模的工作变得非常困难;尤其是建立能够同时描述其静态、动态特性的模型更为困难。因为模型的不精确,依赖模型的控制方案就很难达到理想的控制性能要求。这给超声波电机的应用普及带来了困扰。　　本文首先介绍了超声波电机的现状、工作原理及非线性产生的原因;依据实验测得的旋转行波超声波电机调压调速过程的数据分析了其调速电压-转速之间的静态、动态特性。通过分析不同激励下该电机的行为验证了超声波电机内部的非线性特性,包括调速范围内的死区和迟滞特性。　　摩擦损耗和温度影响使得USM产生死区特性、慢速时变特性,压电陶瓷的逆压电效应带来迟滞特性。针对USM的这些特性的特点,本文提出了一种改进的BP神经网络建模方法,建立了超声波电机的静态、动态模型。经过仿真论证,该模型辨识方法十分有效;且具有一定的普适性;为进一步研究仿真及控制超声波电机的特性提供了理论模型。