小型无人直升机因其造价低、使用灵活、不受场地限制等优点,被广泛应用在火灾救援、应急医疗、作战通信、探测矿产、农业生产等众多领域,成为军民两用中必不可少的产品。传统的机械传动式尾桨结构复杂,可靠性低,且由于和主旋翼耦合,尾桨和主旋翼的转速只能是固定的倍数关系,降低了直升机的灵活性。采用电动尾桨代替机械传动式尾桨能很好的解决上述问题。为了提高电动尾桨的控制性能,本文设计出一款响应速度快、转矩脉动低、稳定性和鲁棒性较好的尾桨电机控制系统。首先选用调速性能好、功率密度高的无刷直流电机作为驱动电机。但由于电机制造过程中为了削弱齿槽转矩,采用斜槽、斜极、分数槽以及合理设计磁极几何形状等方法,使得无刷直流电机的反电动势更接近正弦波。对于这种反电动势波形为准正弦波的无刷直流电机,采用正弦波驱动,能够有效降低电机转矩脉动和运行噪声。随后为了获取精确的转子位置信息,针对滑模观测器中低通滤波器存在幅值衰减、相位滞后问题,提出了用复系数滤波器代替低通滑模观测器来滤除电机的反电动势信号。由于复系数滤波器在中心频率处无幅值衰减和相位滞后,通过参数计算,设置合适的中心频率系数,使反电动势的频率等于中心频率,达到较好的滤波效果。为了进一步减小系统的抖振,采用饱和函数代替符号函数,使控制连续化,减少滑模控制器在切换面附近的跳变。通过对改进后和改进前滑模观测器的反电动势信号、转速波形进行对比仿真分析,发现改进后的滑模观测器检测精度更高。进一步为了提高控制系统的动态响应速度和抗干扰能力,提出了一种在矢量控制的速度外环加入RBF神经网络的控制策略。利用RBF神经网络学习速度快,非线性表达能力强,并根据梯度下降法实时调整PID控制器的参数,得到更优的控制参数值,使系统的响应时间减少、抗干扰能力提升。随后进行仿真对比,发现加入RBF神经网络的系统响应时间和抗干扰能力显著提升。最后将上述三个方面对无刷直流电机的矢量控制改进整合到一起,并且带载、负载突变以及转速突变的条件下进行仿真验证,结果表明,改进后的矢量控制具有更小的转矩脉动、更快的动态响应以及更好的鲁棒性。