前面介绍的几种方法都依赖于电机方程式，因而不可避免地受到电机参数或多或少的影响。为了克服转速估计中对电机参数的依赖性，一些学者提出了利用基于齿谐波信号中与转速相关的频率成分来提取转速的思想。众所周知，定子表面和铁心上的齿槽会在气隙磁场中产生齿谐波，在这一谐波的作用下，定子电压、电流信号会产生相应的谐波，而这种谐波的频率与转速是相关的，因此，转速估计就是从齿谐波信号中提取相关频率，根据其与转速的关系推算转速。

M.Ishida早在1979年就曾提出利用转子齿谐波电压，采用模拟滤波技术计算转差频率的设想。但受当时信号处理技术和硬件设备的限制，只是在转速大于300r/min的范围内取得了较为满意的结果，并未引起太多的关注，直到近些年，随着高速DSP芯片、硬件快速傅里叶变换（FFT）芯片的出现，以及数字信号处理技术的不断完善发展和应用，才使得这一设想又有了充分发展的空间。

一般来说，定子电压和电流均含有可检测的谐波信息，但由于低速下定子电压信号较弱，受测量噪声的影响，造成测量精度降低，使转速检测的误差增大，低速性能较差。而定子电流中的谐波信号较强，有利于提高低速性能，因而目前大多数采用定子电流的谐波检测，它的转速的估计表达式为

式中，速度n的单位为r/min；Z为转子的槽数；f_sh为与转速相关的齿谐波频率；f₁为基波频率。一种基于FFT方法的转速估计框图如图4-34所示。(www.daowen.com)

图4-34 基于定子电流FFT谱分析的转速估计框图

这种方法改善了低速性能，拓宽了调速范围，但它有一个致命的缺点：依赖于电机的结构，需事先知道转子槽数Z，而一般情况下，在实际应用中，Z是不知道的。其后，K.D.Hurst等学者提出了一种初始化算法来确定电机的结构参数，使得这种方法不再受电机结构的限制，扩大了它的应用范围。

值得一提的是，谐波信号频率的提取是依靠数字信号处理技术来完成的。如今广泛采用的FFT技术、自相关功率谱估计法以及AR模型等现代谱估计技术的不足之处在于，为保证估计精度，往往所需采样时间相对较长，实时处理能力相对较差，并且极易受噪声干扰的影响，造成低速下有较大的估计误差。总之，低速下的抗干扰问题、测量灵敏度问题和实时处理能力问题是这种方法亟待解决的主要问题，要想真正实用化尚需从理论和技术处理上做出努力。