考虑到发电机是一个非线性强、工况多变的复杂对象，要想提高励磁系统的控制品质和鲁棒性能，有效措施是采用非线性控制理论和方法。随着非线性控制理论的不断发展，在电力系统控制中的应用越来越广泛，各种非线性励磁控制也迅速发展起来，主要有以下几种励磁控制方法：
（1）李雅普诺夫函数法。该方法以李雅普诺夫第二稳定性理论为基础，通过构造能反映机组运行规律的李雅普诺夫函数，并以其作为最小目标设计控制律。该方法直接考虑了励磁系统的非线性特性，原理简单，易于掌握，然而具体设计中的李雅普诺夫函数不易得到，在工程应用中面临着限制。
（2）反馈线性化法。反馈线性化法包括微分几何法、直接大范围线性化和逆系统方法等若干种设计手段。微分几何法利用微分几何这个数学工具，通过合理的坐标变换找到非线性反馈规律，引入虚拟控制量将非线性系统映射为一个线性系统，适合于仿射非线性系统。
（3）H∞励磁控制：该控制方法是一种综合考虑控制系统的鲁棒性和目标函数最优的控制方法，以某运行区问的性能指标为目标函数，设计的参数具有更低的灵敏度，控制器具有较强的鲁棒性能。
（4）变结构励磁控制：变结构控制鲁棒性强，通过滑动模态切换控制，强制系统在滑面上运行以使系统镇定。基于平衡点处近似线性化模型设计了VSC励磁控制器，该控制器具有一定的鲁棒性能，但平衡点处近似线性化模型决定了它不能从根本上解决电力系统控制器的鲁棒性问题，采用基于反馈线性化模型的非线性变结构励磁控制，并采用附加励磁的控制方式，提出了同时改善发电机功角稳定和电压动态特性的变结构励磁控制设计方法。
（5）自适应励磁控制：自适应控制通过连续测量控制对象的动态特性，与所希望的动态特性相比较，从而判断励磁系统运行状态并选择预设的控制参数，该方法能有效地解决励磁控制器对运行工况变化的鲁棒性问题，控制性能较好。
（6）智能励磁控制方法：随着智能控制理论与方法的不断发展，以模糊逻辑控、神经网络控、专家系统控制为代表的智能控制方法在电力系统中得到了广泛的研究和应用，已成为控制领域最重要的一个发展趋势。模糊控制无需建立对象的数学模型，具有较强的鲁棒性，控制机理符合人们对工业过程的直观描述和思维逻辑，是解决对象非线性特性的一种有效途径。现在已经形成了许多种基于神经网络的控制器设计方法。基于模糊自回归滑动平均模型的自组织稳定器、自适应自调整模糊励磁控制器将神经网络控制应用于发电机励磁系统的设计，利用神经网络控制算法来设计智能励磁控制器，取得了较好的性能和效果。
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