交流电动机最初的运行方式是不受控运行。其控制功能仅限于接通和关断以及某些情况下的辅助起动、制动和反转。为了满足一些调速传动的需要，产生了一些性能较差的控制：如鼠笼异步电动机降压调速、绕线式异步电动机转子串电阻调速和电磁转差离合器调速、绕线式异步电动机串极调速、鼠笼异步电动机变压变频调速（VVVF）、变极调速和同步电机变压变频调速。在以上调速方法中，除变压变频调速外，一般为开环控制，不需变频器，设备简单，但效率低，性能差。鼠笼异步电动机基于恒压频比控制而构成的转差频率闭环控制，性能相对较好，但由于它们都是基于稳态模型，动态性能较差，一般只用于水泵、风机等动态性能要求较低的节能调速和一般调速场合。
2）矢量控制
1971年由德国学者Blaschke提出的矢量控制理论使交流电机控制由外部宏观稳态控制深入到电机内部电磁过程的瞬态控制。永磁同步电机的控制性能由此发生了质的飞跃。矢量控制最本质的特征是通过坐标变换将交流电机内部复杂耦合的非线性变量变换为相对坐标系为静止的直流变量（如电流，磁链，电压等），从中找到约束条件，获得某一目标的最佳控制策略。?
3）直接转矩控制
1985年，Depenbrock教授提出异步电机直接转矩控制方法。该方法在定子坐标系下分析交流电机的数学模型，在近似圆形旋转磁场的条件下强调对电机的转矩进行直接控制，省掉了矢量坐标变换等复杂的计算。其磁场定向应用的是定子磁链，只需知道定子电阻就可以把它观测出来，相对矢量控制更不易受电机参数变化的影响。近年来，直接转矩控制方式被移植到永磁同步电机的控制中，其控制规律和关键技术正逐渐被人们了解、掌握。直接转矩控制在全数字化、大转矩、快速响应的交流伺服系统中有广阔应用前景。
4）非线性控制
交流电机是一个强耦合、非线性、多变量系统：非线性控制通过非线性状态反馈和非线性变换，实现系统的动态解耦和全局线性化，将非线性、多变量、强耦合的交流电动机系统分解为两个独立的线性单变量系统。其中转子磁链子系统由两个惯性环节组成。两个子系统的调节按线性控制理论分别设计，以使系统达到预期的性能指标。
但是，非线性系统反馈线性化的基础是已知参数的电动机模型和系统的精确测量或观测，而电机在运行中，参数受各个因素的影响会发生变化，磁链观测的准确性也很难论证，这些都会影响系统的鲁棒性，甚至造成系统性能恶化。目前这种控制方法仍有待进一步完善。
5）自适应控制
自适应控制能在系统运行过程中不断提取有关模型的信息，使模型逐渐完善，是克服参数变化影响的有力手段。应用于永磁交流电机控制的自适应方法有模型参考自适应、参数辨识自校正控制以及新发展的各种非线性自适应控制。但所有这些方法都存在的问题是：①数学模型和运算繁琐，使控制系统复杂化；②辨识和校正都需要一个过程，所以对一些参数变化较快的系统，就会因来不及校正而难以产生很好的效果。?
6）滑模变结构控制
滑模变结构控制是变结构控制的一种控制策略，它与常规控制的根本区别在于控制的不连续性，即一种使系统“结构”随时变化的开关特性。其主要特点是，根据被调量的偏差及其导数，有目地的使系统沿设计好的“滑动模态”轨迹运动。这种滑动模态是可以设计的，且与系统的参数及扰动无关，因而使系统具有很强的鲁棒性。另外，滑模变结构控制不需要任何在线辨识，所以很容易实现。在过去10多年里，将滑模变结构控制应用于交流传动一直是国内外学者的研究热点，并已取得了一些有效的结果。但滑模变结构控制本质上的不连续开关特性使系统存在“抖振”问题。主要原因是：①对于实际的滑模变结构系统，其控制力总是受到限制的，从而使系统的加速度有限；②系统的惯性、切换开关的时间空间滞后及状态检测的误差，特别对于计算机的采样系统，当采样时间较长时，形成“准滑模”等。所以，在实际系统中“抖振”必定存在且无法消除，这就限制了它的应用。?
7）智能控制
（1）专家系统智能控制
专家控制(Expert control)是智能控制的一个重要分支。专家控制的实质是基于控制对象和控制规律各种知识，并以智能方式利用这些知识使控制系统尽可能优化。?
专家控制的基本思想是：自动控制理论+专家系统技术。自动控制系统中存在大量的启发式逻辑，这是因为工业控制对象及其环境的变化呈现出多样性、非线性和不确定性，这些启发式逻辑实际上是实现最优控制目标的各种经验知识，难以用一般的数值形式描述，而适于用符号形式来表达，人工智能中的专家系统技术恰恰为这类经验知识提供了有效的表示和处理方法。?
知识库和推理机为专家系统的两大要素，知识库存储某一专门领域的专家知识、条目，推理机制按照专家水平的问题求解方法调用知识库中的知识条目进行推理、判断和决策。专家系统与传统自动控制理论的结合，形成了专家控制系统，这类系统以模仿人类智能为基础，弥补了以数学模型为基础的控制系统的不足。
目前专家控制的研究大致包括用于传统PID控制和自适应控制的专家控制和.基于模糊规则的控制方法。
（2）模糊逻辑智能控制
模糊逻辑控制实质上是利用计算机模拟人的模糊逻辑思维功能实现的一种数字反馈控制。人的思维具有模糊逻辑的特点，因此用计算机模拟人的模糊思维，即模糊概念、模糊判断和模糊推理，就是模糊控制的思维科学基础，再和反馈控制理论相结合就可以实现模糊控制。?
传统的PID控制系统设计中需要给出被控对象的精确模型。模型的不精确性及不确定性都会影响PID控制性能。相反，模糊控制不需要知道被控对象的精确模型，它是基于控制系统输入/输出数据因果关系的模糊推理控制。?
模糊控制不是基于被控对象精确模型的控制方式，因此具有较强的鲁棒性，其稳态精度可以通过引进智能积分等方法达到所要求的精度。此外，还可以将模糊逻辑推理和PID控制相结合，对PID控制参数进行自适应调整，实现无静态跟踪伺服控制。
（3）神经网络智能控制
人工神经网络是利用计算机模拟人类大脑神经系统的联接机制而设计的一种信息处理的网络结构，一般简称神经网络（NN）。神经网络中最基本单元是神经细胞，简称神经元。它是一种多输入单输出的信息处理单元，包括输入处理、活化处理和输出处理三个部分。从控制的观点，神经元模型由加权加法器、单输入单输出线性动态系统和静态非线性函数所组成。它们模拟神经细胞综合处理信息的突变性和饱和性的非线性特征。?
神经网络是由大量神经元构成网络，能够根据某种学习规则，通过调整神经元之间的联接强度（权重）来不断改进网络的逼近性能，即神经网络具有非常强的非线性映射能力。正因为如此，神经网络在智能控制、模式识别、故障诊断、系统辩识等领域获得了广泛应用。?
（4）除了上述的专家系统
、模糊伺服控制、神经网络伺服控制策略外，还有遗传算法等控制。
综上所述，本文已为讲解永磁无刷电动机控制理论的发展，相信大家对永磁无刷电动机控制理论的发展的认识越来越深入，希望本文能对各位读者有比较大的参考价值。
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