永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM)在当今社会传动领域的地位越来越高、应用范围越来越广泛，因此，对PMSM控制系统的研究也显得更有价值。在一般的控制系统中需要添加位置传感器进行位置检测，然而，其所带来的增大系统体积，增加系统成本等问题却限制了PMSM控制系统的发展，针对这类问题，无位置传感器技术应运而生，并且受到了很大的关注，本文研究了基于模型参考自适应(Model Reference Adaptive System，MRAS)方法的无位置传感器技术。　　本文首先推导PMSM在d-q坐标系下的数学模型，介绍了其结构。研究了电流预测控制，并将它应用到电流环中，从而实现对电流环更加精确的控制，减小由于电流采样产生的延时对系统影响。其次，研究了传统MRAS的方法，将电机本身作为参考模型，通过一定的自适应规律调节，使得可调模型无限的接近参考模型，使系统最终达到稳定的状态。针对MRAS检测对电机参数的依赖性，对原来的系统进行了改进，将定子电阻也进行辨识，设计的算法将定子电阻和转速进行交互辨识，减少其对转速的影响。针对速度闭环设计了基于BP神经网络的PID控制器，并在变学习率和调整激活函数两个方面进行了研究，能够使转速的响应更快，跟踪效果更好。再次，采用MATLAB软件搭建了基于无位置传感器的永磁同步电机控制系统仿真模型，模型中包括电流预测模块、SVPWM模块、神经网络PID模块和MRAS模块。通过对波形的分析，证明了方案的可行性，同时验证了与理论的一致性。最后，系统的主控芯片采用TI公司的TMS320F2812型DSP，进行软件编程，同时对硬件电路进行了设计，搭建了系统实验平台。