为了解决能源问题和环境问题，人类有必要开发和利用取之不尽用之不竭的清洁能源。风能作为一种新型的清洁可再生能源，其发展前景已被世界认可。　　最大功率点跟踪控制是当前风电机组低风速控制的关键技术，其主要控制目标是提高风力机在低风速时的效率。本文在风力发电机最大功率点跟踪控制的研究过程中，不仅关注风力机效率，也关注效率提高带来的传动系统载荷问题。本文主要工作是对两种具体的控制方法进行优化和改进，提高它们效率的同时尽量减小引入的传动系统载荷。　　非线性跟踪控制器的实现依赖于风速估计。为实现并改进该控制方法，论文对风速估计的失效现象进行了研究，指出风速估计失效的原因。为了根据不同的风况进行跟踪效果和机械载荷之间的权衡，引入模糊控制来动态调整非线性跟踪控制器的参数，提高控制器的自适应能力，改进控制器在机械载荷方面的性能。论文对仿真软件FAST进行了简单介绍，并用其验证非线性模糊跟踪控制器的性能。　　通过对气动转矩前馈控制策略的深入的研究，发现其比例环节参数对控制器跟踪性能和载荷方面性能的影响很大。为了调节跟踪效果和机械载荷之间的关系，本文对该比例系数进行动态实时调整。利用由生物免疫系统启发而产生的模糊免疫控制，对气动转矩前馈控制器进行改进，使控制器具有自适应能力，在保证跟踪性能的同时提高载荷方面的性能。利用FAST对模糊免疫气动转矩前馈控制器进行可行性验证，并与之前控制器的性能进行对比，验证改进的效果。　　论文最后利用风力发电机模拟器实验平台，实现论文中提出的控制方法，并进行横向对比，验证他们的可行性并证明他们的工程价值。