永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)以其高转矩惯量比,高能量密度和高效率等优点,在中小容量的伺服领域和高精度、高动态响应伺服场合得到广泛应用。在PMSM伺服控制系统中,PMSM是一个非线性、强耦合的控制对象,电气参数的精确检测以及控制器的优化设计是实现PMSM高性能控制的关键技术。因此,本文重点研究了PMSM参数辨识以及解耦控制。首先,针对传统PMSM参数辨识方法中存在的辨识精度低等问题,提出了一种融合Levy飞行的教与学优化算法,并将该算法应用到PMSM参数辨识中。教学阶段引入自适应教学因子,能够自适应的调节算法收敛速度;学习阶段一方面引入Levy飞行随机过程改进寻优策略,另一方面引入自学习策略,有效平衡算法的全局搜索和局部开发能力。通过仿真实验对比粒子群算法、教与学优化算法和改进的教与学优化算法对永磁同步电机的辨识效果,发现改进的教与学优化算法辨识参数误差更小,速度也更快。其次,针对PMSM矢量控制电流环存在的耦合问题,提出了一种基于改进滑模观测的复矢量电流环解耦控制器,并将该控制器应用到PMSM解耦控制中。首先在传统滑模观测器的基础上,引进Sigmoid作为切换函数和可变滑模增益来减弱高频抖振,其次构建复矢量PI电流调节器,结合传递函数零极点配置与稳定性理论,确定PI调节器参数,然后通过改进滑模观测器来估计电机转子转速信息,最后将估计出的转速信息结合复矢量PI解耦控制器进行解耦控制。借助Matlab/Simulink仿真软件对转速突变和负载转矩突变两方面进行验证,验证分析表明该控制器能有效的对PMSM进行解耦。最后,为了验证该控制器的有效性,基于dsPACE半实物仿真实验平台,分别从转速突变和负载转矩突变两方面进行研究,采用DS1007PPC控制器板卡,将搭建的Simulink控制模型通过RTW转化为可执行的实时目标程序代码(OBJ)和系统描述文件(SDF),利用ControlDesk软件管理dSPACE硬件设备,在线实时监控和采集各项实验数据。通过对实验数据的分析,验证该控制器对PMSM解耦控制是有效的。