永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)依靠其体积小、功率密度大等优点被广泛应用于各个领域。近年来,由于资源紧缺以及环境问题,使得永磁同步电机逐渐成为广受关注的电动车驱动设备。这些也导致了永磁同步电机的设计与控制成为了一个重要的研究内容与研究热点。矢量控制是一种常用的电机控制策略,矢量控制实现的基本原理是通过测量和控制同步电动机定子电流矢量,根据磁场定向原理分别对同步电动机的励磁电流和转矩电流进行控制,从而达到控制同步电动机转矩的目的。为了更好地发挥永磁同步电机的性能,本文对矢量控制进行了深入的研究。通过分析传统PI控制的缺陷,本文采用了智能PI控制取代了传统的PI控制。智能控制中比较常用的有专家控制、模糊控制以及神经网络控制。各种智能控制都有其优点与缺点,在对上述三种智能控制进行分析后,本文设计了基于小脑模型与PID复合控制的永磁同步电机的控制器。通过在MATLAB Simulink仿真平台下进行实验,验证了本文提出的控制器的优越性。矢量控制中使用速度传感器来获取相应的参数。使用速度传感器不利于电机的维护,并且电机的寿命也会受到限制。因此本文针对矢量控制存在的不足之处,研究了电机的无速度传感器控制。通过分析,本文最终选择了模型参考自适应(MRAS)方法来对电机的转子位置和速度信号进行辨识,从而实现系统的闭环控制。如果只使用MRAS方法,电机控制中的转速环依旧使用的是PI控制,因此本文将传统PI控制变成了基于小脑模型与PID复合控制,设计基于小脑模型控制器的永磁同步电机无位置传感器矢量控制系统,通过仿真验证了控制系统的优越性。最后本文基于TMS320F28335控制器搭建了硬件平台,对矢量控制算法进行了验证。实验结果验证了矢量控制算法的正确性与可行性。