永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM）的功率密度高且工作效率高,优点显著易于控制。因此在工业生产,新能源汽车等方面以及伺服控制系统等方向都大量使用,PMSM的控制已经成为众多学者的研究热点。目前PMSM控制系统已经比较成熟,然而在很多场合,控制系统需要对系统外可能存在的干扰、负载的变化以及电机本身参数的变化等具有适应修正能力。当电机在实际运行中出现上述变化时,就会影响电机控制系统的控制效果。为了针对性解决该问题,提出网络化永磁同步电机控制系统,不仅可以提高电机控制系统的稳定性,同时能够增加其自适应能力。对网络化永磁同步电机控制系统进行理论研究,将矢量控制和服务器端相应的智能控制算法相结合并应用到控制系统中,使PMSM矢量控制的效果最优化。首先,本文突出了网络化永磁同步电机控制系统的具体结构组成以及所具备的特殊优势,实现了双核间共享内存的分类和实现通讯的步骤。建立了PMSM的数学模型,分析了SVPWM工作原理;并根据矢量控制的基本原理搭建了电机双闭环矢量控制仿真模型,并对其控制效果进行分析,验证了控制算法的合理性和可行性。其次,实现本系统所需以太网通讯功能涉及到的TCP/IP协议栈及其相关内容,突出了以太网通讯下的电机控制系统所具有的优势和强大的大数据处理能力。介绍了服务器端的相关通讯操作及其数据库的建立,数据内容的增加、删除、改动、查询等。通过对数据的存储,可以为后续相关智能控制算法的应用奠定一定的基础。再次,介绍了与网络化永磁同步电机控制系统中可以结合使用的控制策略,重点阐述了遗传算法的原理和主要步骤,运用服务器端的大数据储存能力和高效的数据运算能力,实现遗传算法。并将算法产生的更加良好的控制参数返回到电机控制系统的转速PI控制器之中。运用Simulink仿真,对所产生的控制效果进行验证。通过仿真结果可以看出,借助遗传算法调节转速PI控制参数能够在电机控制效果变差时使其回归良好控制效果。也为后续完成整个实验平台和运用遗传算法调参奠定了基础。最后,本文搭建了网络化永磁同步电机控制系统实验平台,并对本文提出的矢量控制策略和服务器端相应的遗传算法结合并进行实验验证。