1.一种双馈风力发电系统无速度传感器的控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：通过双馈电机的基本模型，得到αβ坐标系下的定子电流模型如下：其中，Ls为定子电感，Lm为互感，λsα、λsβ为静止参考系中定子磁通分量，isα、isβ为静止参考系中的定子电流分量，irγ、irδ为转子参考系中转子电流分量， 为转子参考系中的转子电流矢量角，且 θr为待估算的转子位置角；

步骤2：将定子电流模型中的电流分量对时间t求导，得到新的定子电流模型如下：其中 ωs为同步速度；

步骤3：采用一阶欧拉方法将定子电流的连续模型转化为离散时间模型如下：其中，其中Ts是采样周期， 两

者均与转子位置有关；

利用定子电流的离散时间模型，设计结构相同的定子电流估计器如下：其中Zα和Zβ为开关函数的输出， 和 为静止参考系中定子电流分量的估计值，l为观测器增益；

步骤4：设计滑动面为s[k]＝ε[k]＝0，并使用饱和函数作为开关函数：其中，Z0是饱和函数的边界值，最后，得到转子位置 的估计值如下：步骤5：使用步骤4中得到的转子位置角用于不同参考系之间的变换，并由此估算的转子位置角计算转子速度的值，将估算的转子速度回馈到电流控制器去计算电压补偿项，采用空间矢量SVPWM调制产生驱动脉冲，用于控制双馈电机的转子侧换流器；

在所述步骤3和步骤4中，参数l和Z0利用极值搜索算法在线自适应调节，该算法向系统中注入一个正弦振动量 得到一个成本函数Q(θ)，这个成本函数与相乘，得到的信号 是成本函数相对于θ的梯度变化的估计值，此估计值通过积分器kai/s后与调制信号 相加，采用的极值搜索算法的形式为：θi＝kaiξi+aisin(ωit-π/2)

其中，ai和kai是增益，是成本函数Q(θ)相对于θ的梯度变化的估计值，ωi是频率，i是整数，且ωi＞ω*，ω*足够大以保证收敛；

将定子电流的测量值和预测值的误差的平方的积分作为成本函数：其中，t0和T分别是在计算成本函数时考虑电流误差的开始和结束时间，Kp是增益，θ是包含一组控制器参数的向量，即θ＝[l，Z0]T；控制器的参数l和Z0根据以下式子更新：极值寻优算法使用在每次迭代结束时生成的成本函数的离散值来计算下一组控制器参数，并且以这种迭代的方式继续，直到找到最优参数。