永磁同步电动机（PMSM）因为具备启动转矩大、功率密度高和调速范围广等优势,因此在电动汽车、机器人、航空航天等工业领域内得到广泛的运用。在PMSM控制系统中,像无位置传感器控制、弱磁控制和模型预测控制都必须掌握准确的PMSM参数,所以如果需要进行PMSM高性能控制系统设计,掌握精确的PMSM参数是必不可少的。针对此问题,本文通过大爆炸大收敛算法（BB-BC）、人工鱼群算法（AFS）、遗传算法（GA）和差分进化算法（DE）来辨识PMSM电气参数,采用将系统扰动作为扩展状态的扩展滑模机械参数观测器（ESMMPO）方法来辨识PMSM的机械参数。在参数辨识的基础上,为实现PMSM无位置传感器控制,本文通过滑模观测器（SMO）方法对PMSM进行无位置传感控制。以下将简单概述本文的主要研究内容。首先,对PMSM的基本理论进行简单的介绍。第一,阐述了两个主要的PMSM结构,即表贴式PMSM和内置式PMSM,并剖析了这两种结构的特点。第二,阐述了文中频繁采用的坐标系和坐标系之间的坐标转换,并分别在三相静止坐标系、两相静止坐标系和两相旋转坐标系下构造PMSM的数学模型。第三,系统剖析了PMSM的矢量控制基本原理,并提供了PMSM矢量控制的理论模型框架。其次,分别采用BB-BC算法、AFS算法、GA算法和DE算法来辨识PMSM的电气参数,包括定子电阻、d轴电感、q轴电感和永磁磁链。第一,建立PMSM电气参数的辨识框架,选择积分时间平方误差（ITSE）作为辨识的优化指标。第二,分别介绍了四种进化算法辨识PMSM电气参数的流程。第三,在Simulink中使用这四种算法对PMSM电气参数进行辨识,并对这四种算法的辨识结果进行了对比分析,比较结果表明AFS算法和GA算法在辨识PMSM电气参数时收敛速度快,且辨识结果的精确度高。再次,采用扩展滑模观测器的方法来辨识PMSM系统的机械参数,包括粘滞摩擦系数、转动惯量和负载转矩。第一,介绍了将系统扰动作为扩展状态的ESMMPO方法,该方法将PMSM的系统扰动作为扩展状态并对其进行观测,由于系统扰动中包含了PMSM的机械参数信息,因此可以从观测结果中辨识出PMSM机械参数。第二,由于ESMMPO方法中需要调节的参数较多,选择不合适的ESMMPO参数会导致辨识结果不准确,因此使用布谷鸟算法调节ESMMPO方法中的参数。第三,在Simulink中搭建了ESMMPO方法的仿真模型,仿真结果表明:ESMMPO方法辨识出的PMSM机械参数结果较为准确,使用布谷鸟算法调节ESMMPO观测器参数的辨识结果更为精准。然后,为了实现PMSM无位置传感器控制,将辨识出的参数直接应用于PMSM控制系统中,本文使用SMO方法实现PMSM无位置传感器控制。第一,介绍了基于SMO方法的PMSM无位置传感器控制基本原理,该方法可以观测出PMSM在两相静止坐标系下的扩展反电动势值。第二,利用观测出的反电动势以及使用反正切函数,可以估算出PMSM的转子位置和转速。第三,在Simulink中建立了基于SMO的PMSM无位置传感器控制仿真模型,仿真结果表明该方法可以在不同的转速条件下,都能够精准的预估转子位置,且在不同情况下都可以很好的跟踪上给定转速。最后,搭建了一套用于进行PMSM基于SMO观测器的无位置传感器控制的物理实验平台。第一,介绍实验平台的硬件电路设计原理。第二,介绍MATLAB代码自动生成功能及其实现过程。第三,在搭建的实验平台中进行实验,实验结果表明该控制平台和基于SMO观测器的PMSM无位置传感器控制是有效的。