永磁同步电机因其高转矩密度和高功率密度,在工业领域得到了广泛应用。永磁同步电机高性能矢量控制技术依赖准确的电机电气参数信息,因此电机参数辨识具有重要意义。基于信号注入的电机参数辨识方法可通过灵活的信号注入策略,实现电机多工况下有效的状态解耦和信息提取,具有较高的应用价值。为了进一步提高参数辨识的精度,拓展其通用化应用程度,需对基于信号注入参数辨识方法的关键技术问题进行更深入的研究,包括:（1）提高电机参数辨识的通用性,研究针对任意电机与工况组合下准确的参数辨识策略;（2）考虑电机交叉饱和及磁饱和特性的影响,提升电机参数辨识的鲁棒性;（3）克服电压源逆变器控制过程中的误差影响,提高参数辨识精度。本文对上述问题展开研究,以进一步推动永磁同步电机参数辨识技术的有效应用。离线参数辨识技术可在电机静止状态实现参数的获取,是实现电机正常起动运行控制的基本环节。然而目前离线参数辨识方法多针对静态单一状态的参数进行辨识,无法充分考虑不同饱和状态下参数变化趋势,限制了其通用性。本文结合不同电机应用场合需求,提出两种离线电机参数辨识策略。首先,基于转子不锁轴的电机系统,考虑到电机电压与磁链关系,研究了基于高频方波信号注入的电感辨识算法,采用多项式拟合方法实现电感曲面的获取。同时通过对注入幅值和频率的自调节,实现了离线静态下不同饱和状态下电感数值的辨识,获取其随饱和状态改变的变化规律。其次,针对转子锁轴的电机,提出基于混合信号注入的电感辨识方法,通过直流叠加交流的信号注入,实现了电机多个饱和状态的模拟与该状态下的电感辨识。此外,研究了一种基于斜坡电流注入的定子电阻辨识方法,避免了逆变器非线性对参数辨识的影响,提高了电阻辨识的鲁棒性和准确性。在线参数辨识技术可在电机运行时实时估测电机参数,具有良好的时效性。然而传统在线参数辨识算法多基于电压方程实现,存在模型欠秩和参数耦合等问题,降低了参数辨识的准确性和鲁棒性。针对传统方法存在的问题,本文基于电机磁路物理特性研究了基于高频等效阻抗模型的在线参数辨识技术。通过注入高频小幅值的正弦电压,对电机参数和电机状态参量进行解耦,实现了多运行状态下电机参数信息的提取。并通过对电机运行中谐波对电感辨识的影响分析,提出基于自整定策略的注入信号幅值和频率选取方法。为提高磁链和电阻的辨识精度,对辨识模型中的参数敏感性进行分析,并结合线性回归策略实现参数的高精度计算。此外,研究了一种基于最小电流矢量扫描的电机转子观测误差辨识及补偿策略,降低了转子位置误差对参数辨识的影响。由于调制策略和驱动器元件的非理想特性,使得驱动器输出的控制信号产生畸变,进而对参数辨识结果造成误差。为了进一步提高参数辨识算法的精度,本文对不同种类的驱动器非理想特性进行分析。首先,为减小逆变器非线性对参数辨识的影响,构建了逆变器非线性物理模型,结合不同转子位置坐标变换关系,研究了不同转子位置下零轴电压误差特性,进而提出一种考虑零轴电压误差的逆变器非线性自学习算法。同时,针对三相零电流钳位区间采样误差及其对参数辨识的影响规律进行分析,研究该采样误差的补偿策略。最后,基于脉宽调制采样更新时序关系,结合不同参数辨识方法中控制器延时影响的研究,给出相应的控制器延时误差补偿策略。为证明所提算法的精度、有效性和鲁棒性,基于不同功率等级的变频器和永磁同步电机平台实现了算法的通用性验证。针对在线辨识算法,验证电机在不同运行状态下稳态和瞬态的参数辨识效果。针对离线参数辨识,对其运行时电机稳定性和算法运算量等进行了测试和分析。此外,结合实验分析了驱动器非理想特性对参数辨识的负面影响,并验证所提逆变器非线性自学习算法的补偿效果。通过对所提出算法与传统算法的辨识结果进行对比,证明了所提出方法在辨识精度及鲁棒性等方面的优势。