在交流传动伺服系统中，永磁同步电机凭借功率密度大、调速性能好和可靠性高等优点，其应用领域日益广泛。作为系统中不易直接测量的变量，电机的转动惯量和负载转矩的变化会对系统的响应和稳态精度产生重要的影响。为了提高伺服系统的转速控制性能，本文主要针对永磁同步电机的转动惯量辨识以及负载转矩的观测和补偿策略进行了研究。本文首先建立了矢量控制下的永磁同步电机数学模型，针对转动惯量辨识提出了一种基于周期速度信号给定的离线辨识方法，通过对电机运动方程进行定积分运算，可以将无关变量进行分离，得到转动惯量的辨识表达式，通过扰动负载观测器的引入，提高了辨识结果的抗干扰能力。为了不影响系统的正常运行，进而提出了一种基于梯度校正自适应法的转动惯量在线辨识方案，通过对算法中自适应增益参数的控制，得到准确的转动惯量辨识值。为了实现对负载转矩的观测，在对伦伯格状态观测器的结构进行分析的基础上，分别建立了伦伯格观测器下的全阶和降阶负载观测模型，通过合理的极点配置，能够实现对电机负载和转速的有效观测。为了减小观测过程中噪声干扰的影响，引入了卡尔曼滤波方法的递推估计公式，并且建立了基于卡尔曼观测器的负载观测模型。利用负载转矩的观测结果对系统施加前馈补偿，以减小负载扰动造成的转速波动影响。最后在对上述算法进行仿真分析的基础上，设计了基于DSP的永磁同步电机实物控制平台，并对算法进行深入地实验分析与研究。仿真和实验结果很好地证明了本文算法的有效性。