开关磁阻电机调速控制系统(Switched Reluctance Drive，简称SRD)是一种新型的交流调速系统。以其简单的结构、可靠的性能、大起动转矩、很宽的调速范围及较高的效率等优点，应用日益广泛。但采用位置传感器的开关磁阻电机很难适应高温、强振动等应用场合。因此，为了使开关磁阻电机在高性能领域有更广泛的应用，论文对开关磁阻电机建模及无位置传感器控制开展了相关研究工作。论文从分析开关磁阻电机的结构和工作原理出发，通过有限元分析软件对开关磁阻电机的特性进行动态分析，从而得到非线性的磁链特性曲面和转矩特性曲面，为电机的建模奠定了的基础。Matlab库中的开关磁阻电机模型考虑了非线性因素，以其构成的驱动系统特性接近实际系统，因此采用该模型获取的数据作为实测数据。基于有限元数据和实测数据，论文提出了一种基于有限元数据进行BP神经网络结构优化，并用实测数据进行训练的使用方法。该方法可以有效的避免采用实测数据进行模型结构优化时的多种系统误差，应用该方法获得的BP神经网络用来建立开关磁阻电机神经模型，仿真结果与实验数据的比较验证了该模型的准确性。在该模型的基础上提出了一种了开关磁阻电机驱动系统仿真方法，实验结果表明，该模型具有良好的特性。开关磁阻电机具有严重的非线性以及变结构、变参数特性，采用传统PID控制难以取得理想的控制性能。因此论文提出了一种基于BP神经网络的开关磁阻电机自适应PID控制，用BP神经网络实时优化PID控制参数。实验结果表明，与传统PID控制、BP神经网络自适应PID控制方法相比，论文提出的方法具有响应速度快，抗干扰能力强和较强的鲁棒性。最后，论文以DSP TMS320F2812为主控芯片设计了开关磁阻电机实际控制系统，通过软件编程实现了转子位置捕获，速度调节控制，给出了实验结果及分析。该硬件电路包括功率驱动及逆变电路、检测电路、电源电路及其他接口电路。