变速恒频风力发电系统是近年来国内外研究最广泛的课题，其中最具代表性的是绕线式转子双馈异步发电系统。 由于变速恒频风力发电系统是一个非线性不稳定的复杂系统，系统具有不确定性，模型很难建立，而自适应控制的研究对象就是这种具有不确定性的系统，它能通过修正控制器的参数来降低不确定性对系统的影响，且可以增加系统的简易性和鲁棒性。本论文研究的重点是变速恒频风力发电系统的无速度传感器矢量控制。 本文对近几年无速度传感器矢量控制在风力发电方面的研究成果进行了总结和归纳，给出了双馈风力发电机定子磁场定向矢量控制的基本原理，包括坐标变换公式和不同坐标系下的发电机动态方程。 介绍了PI自适应的基本结构及控制原理，应用基于PI自适应的转速辨识方法，对无速度传感器矢量控制系统进行了仿真研究。对PI自适应的辨识转速和实际转速波形进行了比较，结果表明，基于PI自适应的矢量控制系统具有较好的动态性能。 神经网络具有很强的自学习、自适应能力，经过严格训练的多层神经网络能以任意精度逼近原非线性系统，为非线性系统辨识提供了一个强有力的工具。本文对多层前馈网络进行了研究，设计出了基于多层前馈网络的双馈风力发电机的转速估计方法。在建立的二层网络中，运用在线的BP算法对转速进行辨识。对采用多层前馈网络的矢量控制系统进行了仿真研究，可以看到该辨识方法具有很好的快速性和逼近程度。