针对无速度传感器下传统模型参考自适应（MRAS）方法在低速区转速负载发生突变后速度估计准确度下降的问题，利用双层神经网络超强的在线估计以及自适应能力，提出一种基于误差反向传播（BP）双层人工神经网络（ANN）与MRAS相结合的转速辨识方法，实现了对低速范围下转速响应动态性能的改善。通过Matlab仿真以及PMSM驱动控制实物平台，对ANN-MRAS观测器与传统MRAS观测器进行对比分析，结果表明：在转速及负载转矩发生突变后，该方法仍能保持较好动态性能，具有较强的鲁棒性。
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