在伺服系统应用较多的工业机器人领域和数控机床领域，伺服电机经常工作在多变载荷及频繁变速的工况下，因此伺服系统的转动惯量和负载转矩都会发生显著变化，恶劣的运行工况带来的温度上升问题也会影响电机电感、永磁磁链及电阻的值。当电机参数发生改变后，需要根据变化后的电机参数重新整定控制器参数，才能使电机拥有良好的动静态性能。转动惯量和永磁磁链是整定转速控制器参数的关键电机参数，因而要实现伺服系统转速自适应控制，惯量和磁链的辨识是关键。
　　模型参考自适应方法(MRAS)因其算法简单，易于实现而被广泛用于惯量辨识。传统模型参考自适应法(朗道离散时间法)存在无法同时兼顾辨识速度和精度的问题，为了获得较精确的惯量辨识值，只能减小自适应系数，但同时辨识速度受到很大影响。对此，本文提出了一种朗道连续时间(基于连续模型的MRAS)惯量辨识方法，通过连续模型下的惯量辨识算法来说明传统方法易受噪声影响的问题，针对此问题，采用相同的一阶低通滤波器同时对速度和转矩电流进行滤波，滤波器的引入相当于增加了调节的自由度，并定性分析自适应系数和滤波器时间常数的取值方式。最后，当选取较大的自适应系数和较小的滤波器时间常数可在保证辨识速度的前提下大大提高惯量辨识精度，进而快速精确跟踪实际惯量的变化，且此方法适用于矩形波、三角波、正弦波转速给定，适用性广。
　　通常采用反电势法测量永磁磁链，虽然此方法测量精度较高，但属于离线辨识法，无法快速反映磁链的变化。在线辨识中存在的状态方程欠秩问题，多数学者提出施加扰动电流id＜0以构建满秩方程，但这会影响电机运行状态，也会影响磁链的辨识精度，且多数学者提出的方法仅限于表贴式永磁同步电机(PMSM)的磁链辨识，在辨识过程中还需要考虑逆变器非线性因素，并对其进行补偿，较为繁琐。针对上述问题，本文提出一种基于位置角偏移参数辨识方法，通过在电角度中注入大小相等、方向相反的角度，并测量对应的d轴电压和电角速度，在id=0控制下即可实现磁链的准确辨识，且磁链的辨识不受逆变器(VSI)非线性因素的影响，不受PMSM电阻、电感的影响，整个磁链辨识过程只需调节一个收敛因子以拟合磁链曲线，方法简单。最后通过对一台表贴式PMSM(SPMSM)和一台内置式PMSM(IPMSM)进行仿真和实验。实验结果表明该方法同时适用于SPMSM和IPMSM。辨识得到的磁链可更新转矩常数，进一步提高惯量辨识精度。
　　本文所提辨识方法可快速跟踪惯量和磁链的变化，进而将辨识值用于修改速度控制器参数，以实现伺服系统的速度自适应控制。