无刷直流电动机(Brushless Direct Current Motor BLDCM)是随着电机控制技术、电力电子技术、微电子技术的发展和新型永磁材料的出现而出现的一种新型电机。无刷直流电动机既具有交流电动机的结构简单、运行可靠、维护方便等一系列优点，又具有直流电动机的运行效率高、调速性能好等诸多特点，在工业控制和家用电器等很多领域中都得到了广泛的应用。 本文主要研究了无刷直流电机的速度控制问题。在分析无刷直流电机数学模型的基础上，运用Matlab/Simulink软件对无刷直流电机控制系统进行仿真建模，建立独立的功能模块，如BLDCM电机本体模块、电流滞环控制模块、速度控制模块等，再将各功能模块进行有机整合。为保证仿真快速性和有效性，模型采用分段线性法生成梯形波反电动势，系统采用双闭环控制策略：速度环采用PI控制，电流环采用滞环控制。 无刷直流电机是一种多变量非线性的受控对象，传统控制方法很难满足对它的精确控制。近代模糊控制理论在无刷直流电机的控制中得到了广泛的应用，提高了控制系统的性能。但是，在模糊控制规则优化和参数在线调整方面还存在着许多不足。针对这些不足，文中提出了基于粒子群算法和遗传算法优化的模糊控制策略，对模糊控制器参数进行全局优化，并用于无刷直流电机的控制中。在研究中分别用遗传算法和粒子群算法对模糊控制器的参数进行全局寻优，并将PI控制、模糊控制、基于遗传算法以及粒子群算法的模糊控制的系统性能进行比较和分析。仿真实验表明，系统较好的实现了给定速度参考模型的自适应跟踪，具有控制灵活、适应性强等优点，同时又具有较高的控制精度和较好的鲁棒性。最后介绍了基于TMS320F2812 DSP的无位置传感器无刷直流电动机调速系统，系统通过反电动势实现位置检测，同时给出了系统的硬件和软件构成。