PMSM数学模型是非线性的，且存在大量不确定因素影响对电机位置的检测，如参数摄动、逆变器输出含有高频谐波及其他干扰信号等。模糊控制技术是解决系统不确定因素的有效方法，而人工神经网络的自学习功能是解决系统非线性辨识和控制的有效手段。将径向基函数(RBF)神经网络应用于PMSM无位置传感器控制系统中，该方法中RBF神经网络在高、低速情况下都能很好地估计出转子位置，并具有良好的动态响应和调节能力。黄庆等圈提出一种基于模糊自抗扰理论的PMSM无位置传感器控制系统，设计了速度环的二阶模糊自抗扰控制器，电流环的一阶模糊自抗扰控制器，使系统具有良好的动、静态性能和转速辨识能力，调速范围宽，对负载扰动具有较强的鲁棒性 。
