（1）自学习控制：先建立磁链的近似模型，运用自学习技术在线修正参数，以获得较为精确的SRM模型。这种控制形式能达到较好的调速性能，而且转矩脉动小，但需要实测几组磁链值，所设计的控制器通用性不强。
（2）神经网络控制：利用神经网络的学习功能，经过训练进行调速控制。学习时间较长，不适宜实时控制。
（3）滑模变结构控制：设置合适的切换面，使系统在切换面上具有滑动模态。其结果在较小电流情况下，有很好的动、静态性能。但在大范围(转矩、转速)内采用滑模变结构控制，如何选取切换面，如何解决抖动等问题都还有待研究。 （4）智能型模糊控制：利用模糊控制不依赖于系统数学模型的特点，控制SRM在较宽的调速范围内具有良好的动态特性。但简单的模糊控制仍然存在着许多问题有待解决，例如模糊化，反模糊化，模糊推理方法的选择，模糊语言变量隶属度函数的设置，控制器输入、输出变量边界的确定，以及模糊规则的确定等。因此SRM模糊控制的发展趋势应是与其它控制手段相结合，向具有自适应功能的方向发展。 结束语
开关磁阻电动机具有结构简单、工作可靠、效率高、调速性能优良等特点，是一种极具广阔前景的新型高效节能调速型电机（调速系统）。本文简单介绍了SRM的工作原理，重点介绍了三种控制技术，然后着重描述了SRM的非线性数学模型，并通过MATLAB对其调速系统进行了仿真，最后对开关磁阻电机的最新控制技术进行了展望。
当然，由于SRM研究历程较短，且绕组具有严重的非线性，SRM及其控制系统的理论和方法仍不够完善。因此，还有许多理论和实践问题，需要在后续研究工作中进一步地研究和解决。但我相信，随着控制技术的不断发展，开关磁阻电机的应用将会更加广泛。
通过整理本次综述，我对开关磁阻电机的认识得到了扩展，使我进一步熟悉了对MATLAB和图书馆数据库的使用，同时也培养了自己严谨认真的态度。这将会对我以后的学习、工作有很大的指导作用。 参考文献
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