为缓解全球大气污染、能源枯竭等问题,大力发展新能源电动汽车成为重要的举措。多相电机凭借效率高,功率密度大,容错性能好,可靠性高等优点正被逐渐应用到电动汽车的驱动系统中。针对五相容错永磁电机控制系统中存在的多变量、高阶次、非线性、强耦合等问题,提出了一种基于神经网络逆系统的内模控制方法,对原系统进行解耦控制,并使整个系统具有良好的鲁棒性能。首先,简要介绍了多相电机的发展,分析了其各种控制策略,提出了一种基于神经网络逆系统的内模解耦控制策略。其次,介绍了逆系统和神经网络的基本理论。由于逆系统方法的实现需要已知被控非线性系统的精确数学模型和内部参数,并且还需要利用隐函数存在定理求出逆系统的解析显示表达式,这些在实际控制过程中都难以实现。因此,提出将神经网络与逆系统相结合的方法,同时引入内模控制,使得整个控制系统构成闭环控制系统。然后,详细介绍了五相容错永磁电机的基本特性及其数学模型。根据Interactor算法和可逆性原理,证明了其可逆性。在此基础上,推导出神经网络逆系统,将其串联在原系统之前构成伪线性复合系统,将原系统线性解耦成两个线性的子系统。再对子系统设计附加控制器,增强整个系统的稳定性和鲁棒性能。最后,从仿真和实验的角度证明了本文所提控制策略的正确性。首先,在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型,证明控制方法的可行性和正确性。然后,以dSPACE实时仿真系统为控制器,通过搭建外部的硬件系统,完成对控制对象的运行控制。仿真和实验结果均表明,本文所提出的基于神经网络逆系统的内模解耦控制策略能够成功的对五相容错永磁电机进行解耦控制,并使得整个系统具有较强的抗干扰能力和鲁棒性能。