本文针对交流永磁同步电机控制系统中存在的高阶、非线性、强耦合问题,基于神经网络广义逆方法,将原系统重构为广义伪线性系统并解耦,根据解耦后两个伪线性子系统的特征,设计自适应控制器,实现了永磁同步电机的高精度解耦控制,并在dSPACE仿真平台上得到了验证。　　 首先,对永磁同步电机的各种控制方法进行了分析总结,比较了各控制系统的优劣性,提出了永磁同步电机的神经网络广义逆自适应控制方法。　　 其次,在逆系统理论和神经网络方法的基础上,针对神经网络逆系统的开环不稳定性、解耦效果不理想、模型失配和对参数变化的适应能力不强等缺点,分析了神经网络广义逆的线性化解耦性能,并引入模型参考自适应控制设计二自由度自适应控制器:同时给出了神经网络广义逆自适应控制系统的基本原理、设计目标、具体实现方法及注意事项。　　 再次,在验证了永磁同步电机数学模型及其广义可逆性的基础上,推导出永磁同步电机的神经网络广义逆系统,将此广义逆系统与被控系统串联重构为广义伪线性系统,实现了永磁同步电机的线性化,并将原系统解耦成为单输入单输出的电流伪线性子系统和转速伪线性子系统。再根据各子系统的特征,设计自适应控制器。通过对各种控制方法的仿真结果对比,说明了本文控制方法的优良控制性能。　　 最后,基于dSPACE实时仿真平台,详细了介绍了永磁同步电机神经网络广义逆自适应控制系统的具体实现过程及注意事项,并着重提出了一种针对dSPACE平台的电机转速计算的改进方法。通过对实验结果的分析和对比,证明了本文控制方法的正确性和有效性。　　 仿真和实验结果表明,所设计的永磁同步电机神经网络广义逆自适应控制系统对给定信号跟踪精确,性能稳定；对负载扰动和模型失配适应能力强,鲁棒性好；尤其对电流和转速解耦效果明显,为交流永磁电机高效实用的高性能控制方法提供了一种新途径。