随着电力电子技术的发展，永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor，PMSM)由于其本身的优点作为异步电机强有力的竞争对手，被广泛应用于先进运动控制系统中。本文针对PMSM调速系统高阶次、多变量、非线性、强耦合的问题，使用支持向量机(Support Vector Machines，SVM)构造原系统的广义逆系统，并使用二自由度内模控制方法设计附加控制器，构成支持向量机广义逆复合控制方法，将PMSM调速系统线性化和解耦，并对其转速跟踪性能、鲁棒性能进行了研究。　　 文中首先简要介绍了PMSM调速系统的各种控制策略，并总结了各种控制策略的优势和劣势，提出了PMSM基于支持向量机广义逆(Support Vector Machines Generalized Inverse，SVM-GI)的二自由度内模控制方法。　　 其次，针对神经网络过学习与欠学习、存在局部最小值、学习速度慢等问题，在广义逆系统理论和统计学习理论基础上，将在小样本情况下具有突出建模能力的支持向量机与广义逆系统相结合，并引入能同时提高系统鲁棒性能和控制性能的二自由度内模控制方法，设计附加控制器。之后，给出了构造基于支持向量机广义逆的二自由度内模控制器的具体方法。　　 然后，对永磁同步电机进行理论分析，建立其在两相旋转坐标系下的数学模型并推导其广义可逆性。使用MATLAB/Simulink工具箱编写S函数并进行系统仿真，得到了支持向量机的训练数据集，离线训练支持向量机得到原系统的广义逆系统，将广义逆系统与原系统串联构造成伪线性复合系统，并根据实际系统设计二自由度内模控制器作为附加控制器。通过对比不同控制方法的仿真结果，表明了基于支持向量机广义逆的二自由度内模控制方式在永磁同步电机调速系统中的优良控制性能。　　 最后，基于dSPACE实验平台，介绍了整个控制方法的实验实现过程，并对比了PID控制方式、基于神经网络广义逆的二自由度内模控制方式与基于支持向量机广义逆的二自由度内模控制方式的实验结果，用实践证明了提出方法的有效性和优越性。　　 结果表明：本文所设计的控制方法能实现给定信号的精确跟踪，对负载扰动有较强的抑制作用，响应速度快，鲁棒性能好，尤其是将永磁同步电机调速系统成功的线性化并解耦，为先进运动控制系统的高性能控制方式提供了新的途径。