电动机作为一种动力设备,广泛应用于工业、商业、农业以及人们生活的各个领域,并占据着及其重要的地位。在我国大约有2/3电能是各种设备上的电动机消耗的,而交流异步电动机就占到3/4。随着电力电子技术的发展,可以采用多种途径提高电机的运行效率,节能控制作为一个重要方法,能够使电机效率得到更大地改善。因此,研究交流异步电动机的节能技术,提高电动机的运行效率,具有很大的意义。针对实际节能控制系统中利用传感器测量转速而带来的各种弊端,采用BP神经网络对异步电机的转速进行辨识,给出了一种基于无速度传感器技术的最小损耗控制算法。首先,在对节能控制原理和现有的节能控制方法分析的基础上,深入研究了基于损耗模型最小损耗控制算法的原理,建立了包含铁损的异步电机模型,给出了基于上述模型的控制系统仿真模型和最优磁链,按确定的最优磁链实现了对所建立的考虑铁损的电机模型的节能控制；其次,在对电机运行机理分析的基础上,建立了以定子电压和最优磁链为输入、定子电流和转速为输出的BP神经网络模型,实现了电机转速的辨识；最后,将建立的BP神经网络模型引入到最小损耗控制中,实现了基于无速度传感器技术的最小损耗控制算法；对所研究内容进行了仿真验证,仿真结果表明了方法的有效性。