感应电机应用广泛，其多变量、强耦合、非线性的特性增加了实现高精度控制的难度，对控制理论的研究提出了挑战。传统的矢量控制、直接转矩控制建立在工程的基础之上，没有从理论上给出完整的证明。非线性反步控制方法从理论上实现了稳定性证明，成为研究感应电机控制的新方法。论文以感应电机的非线性为出发点，基于非线性反步法，结合自适应控制方法、神经网络技术，针对感应电机实际应用中存在的不同问题，设计感应电机的位置跟踪控制系统。 首先，推导用于控制器设计的感应电机数学模型，分析感应电机的非线性特性及几种数学模型的特点。在详细介绍了基本的反步法及其扩展方法(自适应反步、神经网络反步)的原理之后，对感应电机位置跟踪控制系统进行设计研究：以定子电压作为电机的控制输入量，假设感应电机的所有状态可测，设计感应电机全状态反馈控制器；针对电机及其负载参数不易获取的特性，设计自适应反步控制器，以可测状态量计算相应参数的自适应律；以不确定性为侧重点，同时为了减少反步设计过程中回归矩阵的求取等繁复的计算过程，设计基于神经网络的感应电机反步控制器，利用神经网络逼近反步过程中出现的非线性函数。以上方法均根据Lyapunov稳定性理论给出了稳定性证明。最后，针对实际工程中感应电机转子磁链难以精确测量的问题，采取神经网络技术，一是在设计的全状态反馈控制器的基础上，采用前馈神经网络估计转子磁链，利用Levenberg-Marquardt算法进行权值调整；二是基于神经网络反步，设计部分状态反馈控制器。 针对以上设计的感应电机各位置控制系统，基于Matlab/Simulink平台逐一仿真。仿真结果表明，所设计的各反步控制系统能够获得较高的跟踪性能，并且能够解决各自所针对的问题。仿真结果说明了反步法是一种较好的控制设计方法。