高性能的矢量控制依赖于对转子电阻的准确辨识，而实际运行过程中转子电阻值随着温度及转子侧频率的改变变化很大，可达100％。因此，对无速度传感器矢量控制系统的转子电阻辨识方案进行深入研究具有重要意义的。论文从异步电机的数学模型出发，阐述了矢量控制的基本原理，介绍了无速度传感器控制原理和常用的速度辨识方案。提出了基于自适应磁链观测器和基于神经网络的两种转子电阻辨识方案。设计了一种基于自适应磁链观测器的无速度传感器异步电机矢量控制系统，并给出了转速和转子电阻的辨识律。应用鲁棒控制理论，通过求解双线性矩阵不等式，得到自适应观测器的常数增益矩阵，使得磁链观测器的稳定性在包括零点在内的足够大的对称区间里得到保证，从而确保了系统在全速度范围内能够稳定运行。基于神经网络的方案吸收模型参考自适应的思想，应用神经网络理论，以转子磁链电压模型的输出为参考值，神经网络模型的输出为估计值，通过反向传播算法不断调节神经网络的权值，使转子磁链的估计值跟踪参考值，间接辨识出转子电阻。文中详细分析了两方法的辨识原理，给出了原理框图，并且给出了设计自适应律的方法。针对所提出的转速与转子电阻辨识方案，论文用Matlab／Simulink软件对矢量控制中转子电阻随温度变化对速度辨识的影响进行了详尽的仿真研究，构建了两种速度、转子电阻双辨识的仿真模型，对带转子电阻辨识环节的无速度传感器异步电机矢量控制系统进行了仿真研究。采取对比的方式对两种方案的仿真结果进行了分析，对各自的优缺点及适用情况进行了总结归纳。仿真结果验证了辨识方案的有效性。