永磁同步电机因其效率高、功率密度大、结构简单等优点,其应用面在不断扩大。为保证永磁同步电机的稳定运行,必须对其运行状态进行监控,同时还应设法不断提升电机的运行性能。使用传统的状态监控和参数估计方法时,上述目标的实现必须耗费大量的时间和人力成本,与电机应用的规模化发展并不匹配。随着物联网技术的飞速发展,物联网通讯芯片、云端通用物联网平台以及物联网协议等已经成熟,这使得电机控制系统可以便利联网。然而,物联网数据传输有相当的延时特性,这与电机运行的实时性要求相悖,电机的低成本设计约束也使得控制系统中没有足够的空间去执行复杂的物联网功能。因此,必须寻找一种方法充分发挥物联网的技术优势并解决上述问题。为此本文展开了如下研究:首先,对物联网技术的架构、硬件和通讯协议等做了充分的调研和分析,进而制定了适用于本研究目标的物联网架构,包括了电机端的通讯硬件和通讯协议等的定义,基于阿里云的云平台数据接收和中转,以及基于Python的终端监控和分析系统。其次,针对电机控制器的低成本约束,本系统在控制器有限的空间内嵌入了状态采集程序,并合理地安排了状态采集程序和已有控制程序的协同运行方法,在不增加额外硬件成本的情况之下实现了电机与物联网的数据连接,使工作人员可以在终端实现数据处理和分析。以电机的参数辨识为例,展示了物联网数据延时与参数辨识对实时性之间的协调方法。选择了一种综合了离线辨识和实时辨识的参数辨识方法,通过采集一个时间段内的有效数据并发送至云端,再在终端对数据进行分析,实现了异步的参数估计;还提出了一种先对单台电机进行参数辨识和校验,再利用物联网进行参数广播,再收集更多数据进行迭代优化的思路。最后,本文在所提到的物联网设计约束下,设计了一套永磁同步电机的状态监控和参数辨识系统,并通过实验对系统功能进行了验证。