双凸极永磁电机(Doubly Salient Permanent Magnet Motor,DSPM)有结构简单、易于维护,调速范围广,功率密度高等优势。因而在工业生产、航空航天、汽车制造领域得到广泛应用。但DSPM处于低速工作状态时会产生较大的转矩脉动从而影响电机运行性能。一方面,由于DSPM属于双凸极结构,当电机定、转子凸极面相互进入重合区域时,此时电机气隙长度瞬间变短,造成边缘磁场效应产生,导致气隙磁场能量突变,从而使电机的矩角特性在该阶段中产生骤变,使合成转矩输出波形波动较大;另一方面,在传统控制策略作用下,DSPM受非线性因素的影响势必会导致电机正常稳态运行转矩脉动大。尤其当电机换相时,前一相关断后电磁转矩不再产生,而后一相开通未能立刻产生转矩而造成其波形上下波动。究其两方面本文提出以下设计方案:(1)针对DSPM定、转子凸极结构周期性重合产生的边缘磁通效应导致的电机转矩脉动问题,提出改变转子极弧宽度和定子气隙侧齿极面结构的方法,通过优化结构参数并分析电机定转子重合齿极边缘的电机气隙磁密的分布,阐明削弱DSPM转矩脉动方案的可行性。(2)采用定子齿两侧楔形冲槽的方法来改善电机磁力线分布,分别优化冲槽深度、宽度及齿顶高度,获得最优冲槽大小和冲槽位置。仿真计算后得到DSPM边缘气隙磁密径向分量有所减小,切向分量明显增大。与原始DSPM相比,虽然平均转矩有所降低但电机转矩脉动得到削弱。(3)基于传统的PID不能有效的控制电机运行,本章设计了基于大脑情感学习(Brain Emotional Learning,BEL)模型的DSPM电流分配函数控制系统,而采用的BEL算法类似于自适应PID控制器,可以依据目标参数的变化实现自动调节系统控制参数,从而达到控制效果更优,经仿真分析后得到BEL算法的DSPM电流分配函数控制系统不单单可以实现良好的转速控制性能,而且可以实现明显的转矩脉动抑制作用。