高频磁致伸缩换能器的谐振状态和输出特性受电磁激励条件、发热程度以及负载状况等多种因素共同影响。为了提升高频磁致伸缩换能器的输出性能，本文深入研究了工作温度和负载变化对换能器谐振频率和最佳偏置磁场的影响规律并设计了闭环控制系统。首先，依据换能器阻抗圆图和输出加速度特性，对不同温度和负载下磁致伸缩换能器的谐振频率与最佳偏置磁场进行了实验测试以发现其变化规律；然后，基于测试数据建立了反向传播（Back Propagation，BP）神经网络预测模型并采用遗传算法和粒子群算法对BP神经网络进行优化以表征温度和负载与谐振频率和最佳偏置电流之间的非线性关系；最后，搭建了磁致伸缩换能器的闭环控制系统并利用预测模型的预测结果实时调整闭环控制器的参考值以实现谐振频率和最佳偏置磁场的自动追踪，实验结果证明了该控制系统优化换能器输出特性的有效性，不同工况下可使换能器的输出加速度幅值平均提高25.65%。