随着现代工业的发展，高速超高速电机的应用场合越来越多，比如高速机床、涡轮分子泵、飞轮储能以及航空航天等。开关磁阻电机由于其转子结构简单、运行可靠，非常有利于高速运行，但高速运转对支撑电机的机械轴承带来严重的机械磨损，用磁轴承代替机械轴承可以避免机械磨损，但是磁轴承占用额外的轴向空间，影响电机输出功率，将磁悬浮电机技术应用到开关磁阻电机中，可以同时解决机械磨损及临界转速的问题，成为当今研究的热点之一，所以本文对磁悬浮开关磁阻电机悬浮系统及其非线性解耦控制进行了深入的研究。　　 本文在介绍磁悬浮开关磁阻电机的机理、结构以及实验平台主要构成部分的基础上，对磁悬浮开关磁阻电机的数学模型进行了深入而系统的研究，根据电机有限元分析结果把边缘磁通路看成是一个变系数的椭圆，这个系数和电机饱和程度有关，同时考虑了α、β轴方向径向偏移时悬浮力的耦合，详细推导了气隙长度和气隙磁导，得到电感储能矩阵，进而得到磁悬浮开关磁阻电机的径向悬浮力和转矩的精确数学模型，克服了主绕组电感顶部塌陷的现象。该数学模型的有效性得到了有限元分析结果的验证，在电机处于不饱和状态时，电机的悬浮力和转矩的理论值与有限元分析结果吻合得很好。数学模型的建立对磁悬浮开关磁阻电机的非线性解耦控制提供了依据。　　 针对磁悬浮开关磁阻电机数学模型的仿射非线性特点，本文对非线性控制理论中的微分几何方法进行了深入的研究，给出各种情况下状态反馈控制器的设计方法，尤其是对于没有向量相对阶的系统，给出动态扩张算法，从而避免对偏微分方程组的求解，在理论上对微分几何解耦控制方法作了有益的补充。　　 对于磁悬浮开关磁阻电机的径向悬浮系统，利用输出分量的李导数和系统的向量相对阶，详细推导了用微分几何方法进行线性化解耦的过程，得出了反馈控制规律，而电机实际运行的情况满足了解耦矩阵的秩不为零的条件，从而使α、β方向的径向悬浮力得到了解耦线性化，Matlab仿真结果说明了用微分几何方法对磁悬浮开关磁阻电机的径向悬浮系统进行解耦线化性的有效性。　　 针对微分几何方法只适用于仿射非线性系统的局限性，本文对适用于一般非线性系统的逆系统方法进行了深入的研究，对于具有完备向量相对阶的系统，有两种解耦线性化的实现形式，一种是基于系统外部条件的借助于积分算子的形式，另一种是直接利用系统内部各状态向量的形式（为后面神经网络逆系统的实现提供了理论依据）。通过具体分析磁悬浮开关磁阻电机悬浮系统的向量相对阶和可逆性，对输出分量求偏导数，直到显含输入变量，系统雅可比矩阵的秩不为零，得到状态反馈规律，使磁悬浮开关磁阻电机径向悬浮系统线性化并解耦为两个线性子系统。　　 针对微分几何及逆系统方法的不足（依赖于系统精确的数学模型，抗扰动能力及参数变化的鲁棒性较差），本文研究了神经网络逆系统方法，将神经网络非线性建模能力与逆系统方法结合起来，利用神经网络的自学习和自适应能力，使神经网络逆系统方法进行解耦控制的鲁棒性提高。在训练神经网络的过程中，直接利用逆系统方法进行磁悬浮开关磁阻电机悬浮系统解耦控制过程中的各状态变量，采用Levenberg-Marquardt(LM)算法，提高训练速度，同时改善网络的逼近和泛化能力，为在线辨识控制的实现提供了可能。把训练得到的神经网络串接在原系统的左边，相互耦合的径向力解耦成两个独立的二阶线性环节，分别用PID控制器进行控制，进行Matlab仿真，与用逆系统方法进行解耦线性化的仿真结果作了对比研究，比较结果表明，用神经网络逆系统进行解耦线性化使得系统具有较强参数鲁棒性和抗扰动能力。　　 为了进一步改善磁悬浮开关磁阻电机悬浮系统的控制性能，对解耦后的线性子系统设计了混合模糊控制器，在模糊PD的基础上，增加线性积分环节，消除系统的静态误差。Matlab仿真结果表明磁悬浮开关磁阻电机悬浮控制系统的响应速度得到了提高，并且没有静态误差，对于扰动和参数的变化具有更强的鲁棒性。　　 本课题的研究成果为各种磁悬浮电机的建模、非线性系统理论与方法的研究和发展，以及对磁悬浮开关磁阻电机实际运行的控制具有一定的理论指导意义和实用价值。