超声波电机是一种新型的微特电机,由于其具有很多电磁电机所不具备的优良性能，近年来备受国内外学术界及工业界的关注。但是由于受超声波电机本身一些非线性、时变因素的影响，例如谐振频率随着温度漂移等，使得超声波电机的优良性能难以得到较好的发挥，因此超声波电机运动控制系统性能的好坏，不仅取决于电机本身，而且与其驱动控制装置、控制策略等密切相关。 本文针对超声波电机对控制驱动信号的要求，给出了一种驱动控制电路，该电路可以实现对输出两相驱动交变电压频率、电压幅值及相位差的调节，使电机控制策略的设计具有充分的自由度。利用PI控制策略实现了电机转速控制，并在此基础上给出一种基于遗传神经网络的自适应转速控制方法，包含神经网络控制器（NNC）和神经网络预测器(NNI)两部分，其中NNI对电机状态进行实时辨识，NNC则根据辨识结果计算控制量，对电机进行控制。为了提高神经网络学习速度，网络结构及初始权值由遗传算法离线优化。实验结果证实了该方法的可行性。