随着社会的进步,电机系统在各领域内的性能要求被进一步提高。可靠与节能逐渐变成今后电机控制发展的主流。以往的控制策略多是基于线性理论,在电机是高阶、非线性、时变系统的条件下难以长时间保持控制器设计性能。为了继承前人的理论研究成果,同时更好地对电机实施控制,电机参数辨识就变得必不可少。为了说明参数辨识对各主流控制方法的重要性,论文在分析永磁同步电机数学模型的基础上研究了考虑参数变化情况下实施空间矢量控制与直接转矩控制时电机内部状态变化的规律,得出参数变化影响控制精度的结论。在此结论之上,分析了参数辨识方程欠秩的难题以及寻找解决方法。最终确定以遗传算法搜索导致欠秩的两个未知量来建立满秩辨识方程组,从而解出被辨识的四个参数。辩识系统运行时,变频器非线性的性质会影响数据采集的精度从而对辨识结果产生不良的影响。为摆脱这一困境,论文在辨识过程中对电机的状态方程进行等价变换,消除了其中的微分项,从而使得辨识器可以直接从电机端采样,提高了辨识的精度。论文使用不同于以往判断辨识结果优劣的方法,其结果并不与电机的设计值直接做对比,而是以控制要求为依据通过构建评价函数来实现对参数辨识结果的科学评价。仿真与实验的结果佐证了本辨识方法能够快速有效地辨识出电机的参数。论文最后从理论与实践两方面来进行新旧方法对比。理论上,以遗传算法的种群马尔可夫链模型为基础,定性分析了新方法在精度与速度上更加优秀的原因。