工业现代化以来,工业核心技术的发展趋向于精密、高速和智能化。直线电机由于减少了传统旋转电机的中间环节,具有速度范围广、结构相对简单、运动平稳性能较好、噪声较小、重复定位精度较高等特点。直线电机的加速度更大,使系统的响应时间大大缩短,相应的控制性能也优于传统旋转电机。永磁直线同步电机（PMLSM）已经普遍应用在精加工机器人、运输船舶、航天航空、微电子等行业领域,但是PMLSM易受到不确定因素的影响,如参数变动和负载扰动,其跟踪精度会变差,因而使系统并不能良好地稳定运行。为了提高系统的控制性能、跟踪精度和鲁棒性能,针对PMLSM中不确定性因素的影响,本文对永磁直线同步电机进行了智能分数阶反步控制研究。首先,本文阐述了PMLSM的基本结构及工作原理,搭建了包括不确定性因素的PMLSM数学模型。阐述了PMLSM磁场定向矢量控制基本原理,并搭建了PMLSM的矢量控制系统。分析了系统内不确定因素产生的原因以及对系统性能造成的影响。其次,简要介绍了反步控制理论,推导了PMLSM伺服系统的动态方程,基于此设计了反步控制器。对于传统反步控制位置跟踪精度低和易受到不确定性因素影响的问题,本文提出了分数阶反步控制方案。在传统反步控制中加入分数阶微积分理论,目的是提高可控制参数的自由度,加快系统的响应速度,增强系统的控制性能,以此来降低系统的稳态误差和提高其鲁棒性能。为了验证所提出的方案是否可行,在Matlab/Simulink进行了仿真,仿真结果表明该方案可行且优于传统反步控制。最后,为了进一步提高PMLSM伺服系统的鲁棒性能及跟踪性能,对于系统中不确定性因素的问题,本文提出用分数阶反步控制和智能方法相结合应用于PMLSM的位置跟踪。利用函数链结模糊神经网络作为系统不确定项的观测器,使用补偿器补偿因神经网络中神经元不足造成的观测误差,并在控制过程中对外在干扰进行即时补偿,进一步提升分数阶反步控制系统的跟踪性能及鲁棒性。由仿真结果可知,智能分数阶反步控制相比分数阶反步控制进一步提高了系统的跟踪性能及鲁棒性。