矢量控制策略使异步电机具有与直流电机相媲美的控制性能,多年来倍受电机驱动设计者的青睐。但由于这种控制策略多采用PID控制来调整参数,难以抑制电机运行过程中由于工况多变、参数时变时出现的瞬时扰动,限制了这种控制技术在很多应用领域内的发展,尤其是电动汽车这类对电机动态控制性能和节能效果要求都比较高的应用场合。因此,现阶段实现异步电机驱动系统的矢量控制需要解决的几个关键的问题是：一、设计具有自我更新能力的高性能扰动辨识器；二、设计高性能闭环控制策略,以应对系统在运行过程中出现的参数时变、负载扰动等情况下的变化,时刻保持优良的调速性能；三、最快最准确地获取最优转子磁链或最优励磁电流,从而实现最大效率控制。本文针对异步电机具有抗扰功能和效率优化功能的矢量控制策略进行了理论与实验研究。主要工作与创新点如下：将电机运行过程中出现的瞬态扰动分为两大类：一类是由于温度变化、磁场饱和等因素造成电机本体参数变化带来的扰动；另一类是电机运行时转速、转子磁链、负载转矩等由于检测或工况变化带来的实时扰动。特别针对现有的参数辨识方法往往局限于某一具体的数学模型、不具备自我更新能力、实时适应能力不强的问题,提出了串行扩展卡尔曼滤波器(CEKF)的方法,实现了无速度传感器的转子电阻、互感、转子磁链等参数辨识,仿真和实验证明了此方法的有效性。辨识的结果为后面的抗扰及效率优化研究奠定基础。研究了预测函数控制(PFC)方法,以改善基于传统PID矢量控制方法的扰动抑制能力。从预测函数控制设计的基本理论入手,重点研究了基于二阶特征模型的预测函数控制方法,通过选择设计基函数、预测模型,确定误差校正方程,选择参考轨迹和滚动优化等,提出了实用的异步电机基于预测函数控制的矢量控制解决方案。同时,结合前面的辨识结果对此方案进行改进。另外,考虑到大功率异步电机在运行过程中存在负载随机扰动问题,将异步电机系统中模型参数可变性、外加负载随机性等看作一个扰动集合,引入降维扰动观测器,对扰动进行了动态补偿。此方案能克服一般模型预测控制方案在负载强扰动下的缺陷,在保持系统综合性能的前提下,提高异步电机控制系统的抗扰特性。仿真和实验验证了这些方法的有效性。建立了异步电机的损耗模型,结合前面辨识出的相关扰动变化量的数据样本,提出采用支持向量机回归(SVM)的控制策略找到这些变量直接或间接的非线性拟合关系,建立了具有抗扰功能的支持向量机模型,最后,将建立好的支持向量机模型用于在线的最大效率控制策略中,实时确定合适的励磁电流给定值,达到最大效率控制的目的。仿真结果验证了此方法的有效性。