1.一种保证瞬态性能的永磁同步电机混沌系统神经网络动态面控制方法，其特征在于：所述控制方法包括以下步骤：步骤1，建立永磁同步电机混沌模型，过程如下：

1.1建立如式(1)所示的永磁同步电机系统的混沌模型，初始化系统状态及相关参数；

其中， 为状态变量，分别为电机角速度、交轴定子电流及直轴定子电流；

和 为外部输入，分别为外部负载转矩、定子电压交轴分量和直轴分量，满足σ和γ均是系统的运行参数；

1.2将永磁同步电机的角速度作为控制对象，带入初始条件，式(1)表示为：其中，y是输出信号；

1.3将控制器u加到第二个状态参量中，得式(3)将式(3)拆分为如下两个子系统：和

1.4定义变量 则式(4)和式(5)改写为：和

其中，x1，x2，x3为系统状态，子系统(7)认为是系统(6)的内动态方程，即当x1，x2收敛至零点时，有 成立，从而x3渐近收敛至零点；

步骤2，应用神经网络，简化系统模型，过程如下：

2.1用神经网络逼近系统中的不确定项σ(x2-x1)-x2和-x2-x1x3+γx1：其中， 代表理想权重， 为神经网络理想误差值，且满足||ε1||≤εN，||ε2||≤εN，εN则是一个正的常数； 代表输入矢量，yd是系统x1的期望值；φ(Xi)∈Rm×n,(i＝1,2)是神经网络的基本函数，m,n是常数；φ(Xi)函数形式为：其中，a,b,c,d为常数，exp(.)是指数函数；

2.2式(6)改写为：

步骤3，构造瞬态误差变量，过程如下：

3.1定义误差变量e为：

e＝x1-yd  (11)其中，yd为电机期望角速度；

3.2误差变量的边界函数Fφ(t)满足：其中， 是一个连续的正函数， 对t≥0，都有设计Fφ(t)为：

Fφ(t)＝δ0*exp(-a0t)+δ∞  (13)其中，δ0，a0，δ∞是设计参数，δ0≥δ∞＞0，a0＞0， 且|e(0)|＜Fφ(0)；

3.3定义瞬态控制误差变量为：步骤4，计算反演中的虚拟控制量，过程如下：

4.1对s1求导得：

其中，是x1的导数，是yd的导数，φF＝1/(Fφ-||e||)2， 是Fφ的导数，为虚拟控制量，表达形式设计为其中，k1为常数，且k1＞0；是 的估计值，是 的估计值， 是yd的导数；

4.2定义一个新的变量α1，让虚拟控制量 通过时间常数为τ1的一阶滤波器：

4.3定义滤波误差 则

步骤5，针对式(10)，设计控制输入，过程如下：

5.1设计控制输入u为

其中，k2为常数，且k2＞0， 是 的估计值， 是 的估计值；

5.2设计自适应律

其中，K1,K2是自适应矩阵，vμ＞0是自适应参数；

步骤6设计李亚普诺夫函数

其中， 是理想值， 是估计值；

对式(21)求导得

如果 则判定系统是稳定的。