在现代异步电机高性能调速控制中,安装速度传感器是实现转速精确控制的关键。但安装传感器会增加系统成本且在某些场合不宜安装传感器。因此,精度高、调速范围宽、鲁棒性强的异步电机无速度传感器控制策略成为国内外学者的研究热点。但无速度传感器系统存在参数敏感性强,应对电机参数变化、外部干扰能力较弱以及矢量控制中电流谐波造成的转矩脉动的问题,故针对无速度传感器转速辨识中存在的这些问题,本文所做工作如下:首先,异步电机控制中为防止逆变器上下桥臂同时导通须加入死区时间,但这使输出电压与基准电压发生偏差,进而产生电流谐波。针对电流谐波问题引入无需电流极性判断的补偿方法,避免电流过零点时的补偿效果变差,减小了电网中存在的谐波噪声,进而改善了由于电流谐波造成的异步电机转矩脉动问题。通过仿真验证了方法有效性,改善电机运行中转矩脉动造成的转速跟踪不稳定问题。其次,异步电机无速度传感器系统中存在大量噪声,因此,常用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）估计转速。为了改善基于EKF无速度传感器系统运行过程中不可控的电机电气参数变化时转速估计精度低和外界环境的干扰带来的电气参数扰动的问题,采用对称强跟踪扩展卡尔曼滤波（Symmetry Strong Tracking Extended Kalman Filter,SSTEKF）算法进行转速估计。同时,由于异步电机在运行中磁链估计对参数敏感性高,提出了一种新型的磁链观测器,能对电机的电气参数变化进行实时反馈,进一步提高了系统中的对电机参数变化和外部输入信号变化的抗扰性,方法的有效性通过仿真进行了验证,并证明了其稳定性。最后,针对基于对称强跟踪扩展卡尔曼滤波算法的异步电机无速度传感系统中噪声敏感性高、极小的误差就会造成模型估计不准确的问题,本文采用离线参数辨识方法,对于对称强跟踪扩展卡尔曼滤波算法中固有的Q、R噪声协方差矩阵进行参数优化,采用改进的鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）对待辨识参数进行辨识,仿真表明改进后的鲸鱼算法能更快地逼近真实噪声协方差矩阵。