近年来,随着永磁材料性能的提高和成本的降低,采用永磁材料的永磁同步电机在电动车、新能源开发、无人机等领域得到广泛应用。由于永磁同步电机具有结构简单、工作效率高、快速响应的优点,因此将会在更多领域得到普及。电机的运行需要控制算法的配合,控制算法的性能将直接影响到整个系统的运行效果,因此对永磁同步电机高性能控制算法的研究具有非常重要的意义。本文针对永磁同步电机控制算法中的两个方面展开研究:一是无位置传感器算法,二是速度控制算法。无位置传感器算法不需要安装额外的机械传感器,就可以取得电机转子的位置,降低系统的成本,增加系统的稳定性。速度控制算法在高性能的应用中,不仅需要快速准确跟踪目标速度,还需要很强的抗干扰能力,算法还有很多提升的空间。由于永磁同步电机系统是典型的非线性系统,所以本文基于在非线性系统中广泛应用的滑模算法,并且结合径向基函数网络,提出了自适应的控制方法,提升无位置传感器算法与速度控制算法的性能,本文的主要工作如下:(1)在无位置传感器方面,提出了改进的自适应滑模观测器,与经典的滑模观测器算法相比,引入径向基函数网络,用来预测电机的反电动势,以解决经典滑模观测中存在的影响转子位置获取的抖振问题。选取Lyapunov函数检验本文方法的稳定性,通过Matlab/Simulink仿真和实际环境下的实验,对比经典滑模观测器的运行结果,证明改进后的算法在抖振抑制方面的效果。(2)在速度控制方面,提出了混合自适应积分滑模控制器,相比于经典的滑模控制器算法,主要实现了3点改进:滑模切换增益采用线性变化的策略;径向基函数网络预测外部干扰;控制过程的到达阶段和滑动阶段分别控制。改进后的算法从理论、仿真和实验分别验证,对比了比例积分控制算法、线性积分滑模控制算法以及扩展状态观测器滑模控制算法,实验结果表明本文提出的速度控制算法在控制性能方面有所提升。