永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motors,PMSMs）以其高效率和高转矩惯性比等优点在车辆、机床和机器人等工业设备领域得到了广泛的应用。PMSMs具有多变量、强耦合的特性,在实际的工业应用中易受电机参数变化和外部转矩扰动等不确定因素的影响,传统的控制方法在暂态响应阶段难以获得较好的控制性能。此外,PMSMs转子角速度和定子电流等状态量应在安全的约束范围内运行。如果状态变量超出约束范围可能会影响PMSMs的性能,甚至引起电机故障和安全性问题的发生。同时,为了实现对PMSMs的有效控制,以更短的时间来完成电机系统的跟踪任务至关重要。因此,针对考虑状态约束的PMSMs系统,实现其快速高效的跟踪控制是十分有意义的研究方向。本文结合反步法、势垒Lyapunov函数（Barrier Lyapunov Function,BLF）、有限时间控制（Finite-time Control,FTC）技术和动态面技术/指令滤波技术,研究了PMSMs伺服系统的位置跟踪控制问题。主要研究成果如下:1.针对一类严格反馈非线性约束系统,研究了基于对数型BLF和动态面技术的FTC新策略。利用对数型BLF的特性,将所有状态变量约束在给定紧集的同时确保了跟踪控制效果。此外,通过结合FTC理论,提高控制器的收敛速度,并采用动态面策略来解决反步法中“计算复杂性”的缺点。2.针对PMSMs位置跟踪系统,提出了基于全状态约束的有限时间动态面控制方法。通过将有限时间控制方法与对数型BLF相结合,不仅将PMSMs的角速度、定子电流等状态变量约束在了预定义的紧集上,同时实现电机系统的有限时间跟踪控制。此外,采用动态面策略来解决反步法中“计算复杂性”的缺点,并用模糊逻辑系统来逼近非线性函数。最后,证明了该控制方法快速的跟踪效果以及所有信号的有界性;仿真结果说明了新设计方案的优越性。3.针对考虑全状态约束的无速度传感器的PMSMs系统,研究了基于BLF的指令滤波反步控制策略。首先,建立模糊降阶观测器对PMSMs转子角速度进行估计,并采用自适应模糊技术处理参数未知和负载扰动的问题。其次,利用对数型BLF的特性,在不违背状态约束的前提下保证了跟踪效果。此外,为了解决常规反步法中“计算复杂性”的问题,采用指令滤波技术对虚拟控制信号进行滤波来得到其导数的逼近值;并进一步结合误差补偿机制来消除累积的滤波误差对控制性能的不利影响。