随着计算机科学和控制理论的发展，交流传动系统已逐渐成为电气传动的主流。而异步电动机作为最常见的交流电机，得到越来越多的关注和应用。关于异步电动机调速，现阶段已有很多成熟的控制方法，其中比较经典的有矢量控制。但是，由于异步电动机本身复杂的非线性特性，使得传统的矢量控制方法不能满足系统在不同工况下的控制要求。因此，结合矢量控制思想，设计一种高性能的异步电动机调速方案很有意义。　　针对矢量控制中PI控制器自适应能力不足的问题，本文提出一种单神经元模糊自适应控制器。该控制器结合了单神经元和模糊控制的优点，它既具有单神经元的快速学习能力，又具有模糊控制高效的非线性调节作用。为了进一步提高系统的控制性能，本文还设计了负载转矩观测器和转子电阻辨识器，并将其应用在基于单神经元模糊自适应控制的系统中。　　第一，简要介绍了异步电动机调速系统的研究概况以及常见的几种控制策略。重点介绍了神经网络、模糊等控制方法的特点与优势以及发展现状，为下文单神经元模糊自适应控制器的提出提供理论依据。　　第二，首先，直接给出了异步电动机数学模型，并简要描述了矢量控制基本原理。然后，针对矢量控制中存在的不足，设计出一种自适应能力更强的单神经元模糊自适应控制器，并将该控制器替换原有矢量控制系统中的转速PI、磁链PI控制器。最后，通过仿真验证该控制策略的优越性。　　第三，为了进一步提高系统的抗负载干扰能力，根据降阶思想，设计出降阶负载转矩观测器。然后结合前馈控制原理，利用负载转矩观测值对期望转矩电流实施前馈补偿。仿真结果表明，观测器补偿后的系统抗负载干扰能力更强。　　第四，除了负载扰动之外，电动机参数变化对系统的影响也不容小觑，尤其是最为敏感的转子电阻。转子电阻和磁场定向有关，矢量控制又是建立在转子磁场准确定向的基础之上，因此又设计出转子电阻辨识器实时准确地观测转子电阻值。　　第五，将上述整体方案在Matlab/Simulink环境下建模；通过和常规PI控制对比，突出单神经元模糊自适应控制方法的优越性。　　经过仿真和对比分析，本文得出单神经元模糊自适应控制器可以有效改善异步电动机的控制性能；负载转矩观测器和转子电阻辨识器的引入，进一步提高了系统的抗负载扰动和参数摄动能力。整体控制方案科学合理，系统的性能标准得到明显提升。