工业现代化进程的发展迅速,众多机械自动化设备正逐步将人类从繁重的体力劳动中解放出来,异步电机作为一种高效可靠的拖动装置,在自动控制系统中占有极其重要的地位。随着人们对工业产品的精度、品质和成本的要求不断提高,异步电机调速控制系统也正不断的被研究人员改进、完善。异步电机矢量控制作为目前理论较成熟、电机控制精度较高的一种控制思想,被推广到了工业生产中,而基于此控制系统的进一步完善工作也逐渐受到了诸多学者的重视。利用转速辨识算法替代异步电机中的转速测量装置既可以降低成本,也能提高系统稳定性、降低系统的维护难度,由此对无速度传感器矢量控制的研究具有重要的理论意义和应用价值。首先,从矢量控制的思想出发,构建了异步电机在动态坐标系下的数学模型,搭建了异步电机矢量控制的仿真模型,分析了几种常见调节器在异步电机矢量控制仿真上的应用情况的优缺点。然后,研究了模型参考自适应(Model Reference Adaptive Control,MRAS)算法,并对其进行了稳定性分析。通过对基于磁链和基于无功功率的模型参考自适应的误差信号进行对比分析,针对输入电压中包含的大量高次谐波和噪声严重影响了无功功率模型参考自适应转速辨识算法的精度的问题,为了克服该问题,设计了三阶巴特沃斯低通滤波器对电压和电流信号同时滤波,提出了改进的基于无功功率的模型参考自适应异步电机转速辨识方法。最后,考虑传统转速PI调节器受电机参数变化影响严重,分析了转速单神经元PI调节器和传统的PI调节器的优缺点,设计了改进的单神经元PI调节器,并将其应用到了改进的无速度传感器矢量控制系统中。引入滤波器后,克服了无功功率模型参考自适应算法的输入电压波动较大且其中包含大量噪声使系统的动态性能变差的问题。仿真结果表明,改进后的无功功率模型参考自适应系统,参考模型输出的无功功率信号的幅值与频率明显降低,改进的系统的稳态和动态性能以及转速辨识精度都得到了明显提高;加入改进的单神经元PI调节器后,改善了异步电机无速度传感矢量控制调速系统的转速动态特性。