本文针对电磁超声换能器(EMAT)在高温环境下谐振频率发生变化导致的换能效率降低的问题进行了深入研究。在高温环境下,EMAT的内部参数会随着温度、提离等参数的变化而变化,因而导致了固有谐振频率的漂移。为了可以在线检测高温连铸坯的厚度,需要实时对EMAT的谐振频率进行跟踪,以提高换能器的效率,从而产生高质量的超声波信号。首先,一方面对初始环境温度下的EMAT进行阻抗匹配,目的是使得EMAT系统的初始频率达到超声无损检测的要求,并使其发生谐振时内部电流达到最大,从而达到最佳谐振特性。另一方面,针对匹配后的EMAT线圈进行动力学建模。其次,当环境温度升高时,EMAT系统谐振频率发生变化,此时我们采用自适应神经网络控制策略对系统的谐振频率进行跟踪,使得EMAT系统达到谐振。虽然系统最终可以跟踪谐振频率,但其运行过程中的动态性能无法得到保证,为此我们提出一种新的设计方案,利用暂态性能指标转换机制,将原受暂态性能指标约束的系统转换为不受约束的新系统,通过李雅普诺夫定理证明新系统的稳定,从而间接证明EMAT系统能够跟踪谐振频率且系统的暂态性能也可得到保证,也就是说系统的跟踪误差可以收敛到预先设定的一个任意小的残差集合内,且收敛速率不低于预先设定的某个值,超调量及稳态误差不高于指定值。最后,设计EMAT系统的激励电源并对其内部参数变化进行研究,根据试验测量的参数和已有的相关研究,通过合理假设对本文提出的控制算法采用Matlab进行仿真验证,其结果与理论推导一致。