近年来,随着超精密加工领域的不断发展和进步,微纳米定位技术的作用越来越重要,而微纳米位移执行器核心材料的选择对微纳米定位精度有非常显著的影响。压电陶瓷作为一种典型的智能材料,具有响应快、能量密度大、分辨率高、质量低等优点,能够迅速将电能和机械能相互转化,目前已经被广泛用于各种微位移驱动控制中。以压电陶瓷材料为核心的压电陶瓷位移台的研究受到了越来越广泛的关注。然而,由于压电陶瓷材料本身固有的迟滞非线性特性,极大的影响了其定位精度,阻碍了压电陶瓷位移台的发展。因此,补偿压电陶瓷的迟滞非线性,具有非常重要的理论研究意义和实际应用价值。本文针对压电陶瓷的迟滞非线性特性进行研究,主要内容包括:为了解决压电陶瓷位移台的迟滞非线性问题,针对传统的Backlash-Like模型的描述精度问题,提出了一种改进死区算子结构和引入多项式函数的改进Backlash-Like模型。随后考虑到输入电压增大导致建模误差变大的影响,基于传统的PI模型,提出了一种改进的基于单边play算子建模的分段式PI模型,相比于Backlash-Like模型,分段式PI建模在高压输入下也能以较高的精度拟合压电陶瓷的迟滞环,建模精度大大提高。由于压电陶瓷的迟滞非线性具有率相关特性,建立了径向基函数（Radial Basis Function,RBF）神经网络模型,通过引入迟滞算子来拓展输入空间,将多值映射转化为一对一映射。最后通过实验对比,表明分段式PI模型和RBF神经网络模型能够表征压电陶瓷的迟滞非线性和动态特性,模型辨识简单,描述精度高,频率泛化能力较强,具有较强的适用性。对于压电陶瓷位移台的控制,本文提出了一种基于前馈逆模型的复合控制策略。建立了RBF神经网络的逆模型和分段式PI模型的逆模型,通过前馈的逆模型补偿压电陶瓷的迟滞非线性,而PID控制器的反馈环节可以大大提高控制系统的稳定性。搭建相关实验平台,设计了基于扫频信号的跟踪控制实验。结果表明,设计的复合控制系统能够进行有效控制,其稳定性高,误差较小,频率泛化能力较强,具有较强的工程实用价值。