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论文的研究工作主要以提高和改善感应电机直接转矩控制(DTC)系统调速性能为目的，分别针对DTC控制中的前向控制通道、磁链和转矩观测通道以及无速度传感器的速度辨识进行了研究，并各自提出了性能改进方案，通过仿真和相关实验研究对所提出的控制策略加以验证。本文的具体工作如下：
1)建立了基于广义预测控制的直接转矩控制系统(GPC-DTC)
从电机拖动的基本运动方程出发，建立适合直接转矩控制方式的感应电动机传动系统CARIMA模型，采用输入输出受限的隐式广义预测控制(GPC)结合DTC算法实现了对交流感应电机的输出转矩的控制，与传统的PID调节相比，控制系统有更好的调速性能，鲁棒性得到提高。
2)研究了GPC-DTC系统的稳定性及参数选取方法
在GPC-DTC控制基础之上，采用极点配置方法对GPC控制器的稳定性进行了分析，并结合模型参数辨识和负载转矩观测方法，给出了在不影响闭环稳定性前提下合理选取控制器参数的方法。
3)采用扩展卡尔曼滤波(EKF)方法实现了直接转矩控制中的定子磁链观测
将非线性系统的状态方程和观测方程中的状态转移函数和量测函数进行线性化处理，在得到满足非线性系统EKF滤波公式的基础上，以感应电动机的离散时间随机状态方程建立定子磁链的观测模型，选择定子电流分量isa、isβ，磁链分量ψsα、ψsβ及定子电阻Rs为状态变量，以定子电压usα(k)、usβ(k)作为控制变量，建立了基于EKF算法的直接转矩控制系统。
4)使用遗传算法(GA)实现定子磁链辨识的EKF最优滤波
为实现EKF对多状态变量的最优滤波估计，在EKF算法中引入了反映系统噪声和观测噪声的信息矩阵，并采用遗传算法对相应的滤波参数进行了优化处理，并对遗传算法优化前后的EKF算法进行了仿真比较研究，得出了优化的EKF在状态收敛的快速性以及稳态精度方面均得到提高的结论。
5)对无速度传感器的DTC系统中的速度估计方法对比和改进研究
针对直接转矩控制系统无速度传感器的速度辨识问题中的特殊性，扩展卡尔曼滤波法和模型参考自适应法进行了比较研究。首先建立了基于扩展卡尔曼滤波器的速度观测器，该方法将定子电流、转子磁链及转子速度作为状态变量进行联合滤波估计，并与传统的DTC构成闭环系统。然后，文中对模型参考自适应(MARS)法进行了改进，建立其速度估算系统的观测模型和误差模型，并采用了李雅普诺夫方法对该MARS系统的自适应率进行了设计，通过系统仿真，对两种方法的在感应电机直接转矩控制中的速度辨识效果进行了分析。
6)完成实验平台系统设计及实验研究
采用VME总线的高性能控制器及VxWorks实时操作系统，设计并建立了直接转矩闭环控制系统实验平台，在此平台基础上完成了对优化磁链辨识的实验室研究。