永磁直驱风电机组中采用的永磁同步发电机是一种极对数多运行转速低的大型电机,转速和转子位置的获取对高性能矢量控制很关键。传统的检测方法是采用机械式传感器,增加了系统的成本且检测精度易受环境影响。无速度传感器控制方法可以通过软件编程实现,省去机械式传感器降低风电系统的成本,同时增强系统可靠性。本文基于模型参考自适应(MRAS)对永磁直驱风力发电机无速度传感器进行深入研究并进行改进,提出模糊MRAS控制方法提高转速估计的精度,解决转子位置估计延迟问题。本文首先论述风力发电对传统能源结构向清洁能源转变的意义,接着介绍无速度传感器控制技术在风力发电上的应用。从风能的特点出发,建立风轮机的数学模型,然后说明最大风能捕获原理和风轮机的动力学特性,且建立永磁直驱风电系统各组成部分的数学模型,包括永磁同步发电机、机侧变流器、网侧变流器和SVPWM技术,为永磁直驱风力发电机的无速度传感器算法提供了理论基础。其次,本文对模型参考自适应(MRAS)算法原理作了详细分析,并将该理论应用到PMSG无速度传感器矢量控制系统中,然而传统的MRAS法在低速运行时存在高频抖动,同时还存在转子位置估计延迟问题。针对上述问题,本文提出了一种模糊模型参考自适应观测器,可以根据运行状态自动调整自适应律PI参数,提高了转速、位置估算精度,使风电机组在低风速和高风速运行时都具有良好的性能。最后,根据本文所提出的模糊MRAS控制方法搭建Matlab/Simulink仿真模型,并与传统MRAS进行了对比分析。结果表明在渐变风况下和突变风两种风况下基于模糊MRAS风电机组转速估算精度高、位置估算延迟问题得到改善。电机定子电流波形正弦、谐波含量低,系统动态性能良好可以达到变流器并网运行要求。