交流伺服系统是宇航和军事领域、数控机床、食品包装和机器人等工业领域重要的组成部分。目前交流伺服系统的控制大多采用传统的PID控制模式,伺服系统控制性能的好坏与PID控制参数的整定直接相关。伺服系统在不同的工况下,必须整定好控制参数,才能投入运行。而手动整定要求调试人员具备一定的专业知识,且需要通过不断观察系统的输出响应、bode图等反复试凑合适的参数,整定过程较为繁琐。针对这一问题,本文提出了一种基于系统辨识和遗传算法的速度环控制参数自整定方法,并在此基础上对位置环控制参数也进行了整定,这对于减少调试人员整定时间,提高生产效率,提高伺服驱动性能具有重要的意义。其次,针对负载转矩扰动对伺服系统的影响,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的负载转矩辨识及补偿方法。首先,在交流永磁同步电机物理数学模型和矢量控制的基础上,建立伺服电机的三闭环控制模型,然后采取由内到外逐层分析的方法,依次建立电流环、速度环和位置环各个环节的传递函数,并根据各控制环不同的性能要求,分别确定各环控制参数的整定公式,为伺服系统控制参数自整定提供一定的理论依据。其次,根据伺服系统控制环结构模型,提出了基于系统辨识和遗传算法的速度环自整定方法,首先分析系统辨识的可行性,然后在系统空载和负载工况下,采用最小二乘法(RLS)分别对速度环被控对象进行辨识,最后采用遗传算法通过对辨识模型进行全局寻优,获得最优的速度环PI控制参数。同时在速度环控制参数自整定基础上对位置环控制参数进行整定,将获得的速度环被控对象离散模型作为位置环的内部结构进行建模,然后整定出位置环比例系数。然后,针对负载转矩扰动对伺服系统的影响,提出了一种基于降阶扩展卡尔曼滤波器(EKF)的负载转矩在线辨识及补偿方法。根据交流永磁同步电机机械运动方程,建立了负载转矩辨识数学模型,并将辨识到的负载转矩引入电流调节器进行动态补偿,最终实现较好的跟随性能。通过建立仿真模型,研究了在同一组PID参数控制下,负载转矩补偿前后系统位置误差的变化,仿真结果表明降阶扩展卡尔曼滤波器能有效辨识负载转矩,采用转矩补偿控制后,明显减小了系统中由于负载扰动引起的位置误差,提高了系统的抗负载干扰能力。最后,对上述的速度环和位置环控制参数整定以及负载转矩在线辨识及补偿方法进行了实验研究,对比了系统在默认控制参数情况下和自整定控制参数情况下的输出响应性能,实验结果表明,系统在自整定控制参数情况下,具有更小的超调量和更快的响应速度,控制性能明显得到提高。同时也对比了同一组PID参数控制下,负载转矩补偿前后系统位置误差的变化,实验结果表明,降阶卡尔曼滤波计算量小,能有效、实时地辨识负载转矩,辨识精度高。将辨识得到的负载转矩作为电流前馈补偿,提高了系统的抗负载扰动能力及控制精度,增强了系统的鲁棒性。