在智能手机时代,摄像头的自动对焦功能是智能手机获取清晰图像或视频的关键。SMA马达是一种应用了形状记忆合金（Shape Memory Alloy,SMA）的手机摄像头马达,可赋能镜头的自动对焦功能。相比VCM马达（Voice Coil Motor）,SMA马达具有更高的精度、推力和更少的能耗等优点。但受其材料影响,SMA马达的位移控制问题难以沿用PID控制算法。本文基于现有的循环神经网络理论和自适应PID控制理论研究,提出一种建立循环神经网络模型感知SMA马达位移,并通过自适应PID控制调节SMA马达运动的方法。本文的主要研究工作如下:1)SMA马达的循环神经网络控制模型建立研究:依据循环神经网络的基本原理结合SMA马达的特性对该模型进行了网络训练,通过不断迭代调整参数和传递函数,最终实现一定精度范围内的SMA马达位移模型拟合。2)SMA马达的位移实验平台的功能模块设计,主要包括上位机、硬件PCB（包含处理器芯片STM32）、数据采集板卡、驱动电路、SMA马达、位移传感器和多通道的示波器。其中,最主要的便是PCB硬件设计和控制器中的软件设计。3)SMA马达的自适应PID控制算法研究:基于SMA马达的位移模型,研究适用于该摄像头模组的自适应PID控制算法。通过对参数的自适应调节,设计出满足稳定性、快速性、准确性的自适应PID控制器,在限定的时间内解出输出值,且精度较高。本文预先采集了SMA马达的电流、位移等数据,基于该数据集实验训练了一个循环神经网络模型,并应用自适应PID控制调节SMA马达的运动速度和精度,验证所提SMA马达位移的自动对焦控制策略的有效性。