永磁同步电机作为一种拥有简单结构、更小体积、更高效率、运行可靠、维护方便等优点的电机种类,在日常生活、军工航天、工农业生产等方面得到了广泛应用,并且随着电力电子技术和微处理器技术的发展以及永磁材料制造工艺的不断完善,永磁同步电机驱动系统将会逐渐渗透到人类发展的各个领域。在永磁同步电机控制系统中,转子的位置与转速信号对于实现高性能的闭环控制十分重要,因此常常在转子上安装位置或速度传感器对转子位置与速度信息进行精确采集,传感器件的安装不仅增加了系统成本,增大了电机体积,同时也提高了系统复杂度,这将导致系统可靠性降低,维护困难以及在恶劣工作环境下适用性差,因此,在一些场合,通过对采样电流、电压等信号的特定算法估算转子位置和转速的无位置传感器控制策略得到广泛应用。本文采用滑模变结构理论实现永磁同步电机转子位置与速度的估算。论文对滑模变结构控制理论进行研究,分析了基于滑模观测器的转子位置与速度估算过程。对传统观测器存在的抖振、相位延迟与速度估算不够精确等问题进行了分析与解答,采用sigmoid函数削弱抖振,基于李雅普诺夫函数设计自适应观测器增益,提出具有可变截止频率的级联低通滤波器提高观测器的滤波能力,设计可变相位延迟补偿公式准确地平衡由滤波器引起的相移。由于永磁同步电机系统为多变量、强耦合、非线性、参数时变的系统,传统的PID控制方法很难使得系统达到较为理想的控制水平。为进一步提高PMSM调速系统的快速性、稳定性、鲁棒性,在控制系统的转速外环引入一种将RBF多层神经网络和单神经元PID控制器相结合的控制算法,通过RBF神经网络辨识器对单神经元PID控制器的连接权值进行调整与改进;最后在此基础上完成了系统的MATLAB仿真,通过分析表明系统的有效性以及良好的控制性能,是一种较为理想的控制方案。