本文首先介绍了电力拖动自动控制系统的发展状况和趋势，在异步电机控制方式中，本文选择了矢量控制的方法。接着，本文讨论了无速度传感器矢量控制对转子电阻辨识的重要性，并且通过了理论和实践的验证。针对转子电阻变化对系统动态性能的影响，本文将模型参考自适应算法应用到无速度传感器矢量控制系统中，通过Matlab/Simulink仿真验证了所设计系统的正确性和有效性，但是基于模型参考自适应矢量控制系统对转子电阻的辨识，受定子电阻变化的影响较大。　　 所以在此基础上，本文对MRAS做了相应的改进，减小了定子电阻变化对系统辨识精度的影响。同时，通过Matlab/Simulink仿真，当定子电阻变化时，改进的MRAS系统较传统的矢量控制的方法，具有更强的鲁棒性。在第七章的最后，本文将神经网络算法引入到MRAS中，取代其中的自适应算法。通过仿真，同样验证了该系统的正确性和有效性，基于神经网络的MRAS算法，在收敛到固定值之后具有更小的波动，但是由于神经网络算法的引入，使得辨识的速度有所减慢。　　 最后，本文对异步电机转子电阻在线辨识的这两种改进的系统的动态性能和辨识精度进行了比较，并对这两种方法各自适用的范围做了分析。