聚合物螺旋卷绕型作动器具有径向热膨胀效应,在温度变化时产生驱动力或驱动位移。该材料具有低迟滞、低成本、可承载变形大、工作寿命长等优点,有着广泛的应用前景。本文主要研究聚合物螺旋卷绕型作动器的建模方法及其在动力学控制中的应用。聚合物螺旋卷绕作动器的建模过程侧重于描述其静态及准静态条件下力学性能与材料、结构参数的关系。首先,从作动器几何构型出发,建立了加捻后聚合物纤维的刚度模型。进一步研究作动器解捻趋势并提出恢复力矩的宏观表达式,最后结合卡式定理计算作动器在不同温度下的热位移。该模型能够根据作动器的几何特性、负载情况预测其在不同温度下的驱动位移,为设计理想性能作动器提供理论支持。然而,对于其动力学特性及控制,该模型过于复杂。为此,首先分析了作动器一阶热力学模型的局限性,在此基础上提出了基于多层感知机形式神经网络的正、逆模型,能够更加准确的描述作动器的电压-驱动力映射关系。随后通过实验验证了模型的有效性,实现驱动力的准确追踪。此外,本文利用提出的作动器神经网络模型实现了悬臂梁的驱动和开环振动控制,从仿真和实验角度分析了作动器驱动和减振效果,为空间柔性结构的动力学控制提供了新的解决方案。