近几年来,风电技术日趋成熟,人们也开始向优化控制系统方向努力。在风力发电系统中,为保证实现最大风能捕获,在发电机部分需要有合适的控制器配合工作,在此过程中需要准确的电机转速值作为反馈信号,而考虑传统机械转速检测设备的在实际应用中有诸多限制,将无速度传感器控制技术引入来代替传统机械装置完成估计电机转速的任务。本文以风力发电为背景,选用永磁同步电机作为系统发电机,首先构建永磁同步电机风电系统PCH模型,以此为基础设计无速度传感器的无源控制器,实现最大风能捕获;其次,考虑不同的运行环境因素,采用不同的估计算法提高速度观测器估计的准确性。最后基于MATLAB平台设计仿真模型,对所提闭环控制策略的效果进行验证。具体内容如下:首先,给出风电系统的重要组成,对关键组成部分的工作原理进行分析,给出风力机的控制策略,依据风力机气动特性阐述最大风能捕获的实现过程;同时给出永磁同步电机的优越性及控制技术,基于永磁同步电机的两项旋转坐标系统方程,构建端口受控永磁同步发电机哈密尔顿模型。为后续理论研究奠定了基础。其次,在系统PCH模型的基础上,考虑风力机系统易受环境因素影响引起的电阻摄动问题,提出基于增广无迹卡尔曼滤波模型的UKF估计算法。该方法同时将电阻摄动值与电机转速进行估计,进而依据估计值设计系统无源控制器,抑制了电阻摄动对系统控制产生的影响,并实现最大风能捕获。最后,在给出无迹卡尔曼滤波的基础上,考虑实际应用中传送给状态观测器的系统测量值并不准确,存在一定的测量噪声的问题,提出基于极大似然规则和最大期望算法的自适应无迹卡尔曼算法。该方法可以估计测量噪声的统计特性,并让其参与递归计算,从而解决了测量噪声未知情况下估计精度下降的问题。