对三种观测器性能的比较主要从以下几方面进行，包括稳态误差、动态响应、低速性能、参数敏感性、噪声敏感性、方法复杂性和计算量几个方面^[8]。

1）稳态性能。就仿真结果而言，三种观测器在高速时稳态性能指标相差不大。从三电平调速平台上获得的实验结果来看（见7.2.2节），采用LO和SMO时估计转速可以很好地跟踪实际转速。EKF的转速估计误差比LO和SMO略大，但分析认为这除了与EKF本身有关外，也与实际实验时引进的低通滤波器截止频率的选择有关系。

2）动态响应。引入转矩观测后，转速估计的动态响应得到了提高，主要表现在动态过程中的时延大大减小。虽然就仿真结果而言，引入转矩观测后的精度会有提高，但实际实验结果表明在稳态精度上的改善并不明显，其影响主要还是体现在动态性能上。

3）低速性能。LO和SMO都可以稳定运行在0.5Hz满载，二者性能相当，而EKF在1Hz以下性能变差，重载时甚至无法稳定运行。

4）参数敏感性。仿真和实验结果都表明，电机参数如定转子电阻和电感的变化对LO和SMO转速估计精度的影响较小，SMO比LO略强，而EKF则受参数变化的影响大一些，其参数鲁棒性不如LO和SMO，尤其低速时。(www.daowen.com)

5）噪声敏感性。理论上EKF具有最好的噪声敏感性，仿真和实验也证实了这一点，但LO和SMO在噪声较小时也具有良好的鲁棒性。进一步增大噪声时，LO和SMO的转速辨识结果上毛刺增加，而EKF的波形依然很光滑，有噪声甚至比无噪声时的结果还要好，证明EKF确实对噪声具有很强的免疫力。

6）方法复杂性。LO和SMO难度相当，难点主要在于增益矩阵选择和自适应律里PI参数的整定，通常需要整定三个参数：增益矩阵一个参数，自适应律的P和I，而且仿真确定的参数很容易直接应用到实际系统中。EKF主要难点是确定Q和R的初值，一般是四个参数：Q确定三个参数，R一个参数。由于实际系统噪声的性质难以确定，仿真确定的参数仍然需要调试才能用到实际系统中，这是EKF应用时不太方便的地方。

7）计算量。LO和SMO的计算量相当，在150MHz的DSP 2812上完成一次计算的典型时间为5μs，而完成一次EKF运算需要100μs。LO和SMO主要是加法和乘法运算，而EKF则包含了矩阵乘法，甚至矩阵求逆，这大大增加了计算量，特别是对定点DSP来说，EKF的精度也在一定程度上受到影响。由于LO和SMO计算量小，便于实时实现，可以提高采样周期，从而进一步提高速度观测精度，这是EKF所不能比拟的。另外需要指出的是，上述典型时间还与算法优化程度有关系，EKF经过优化其计算时间也可以进一步减少，但即使单纯考虑算法的复杂度，EKF也需要更多的计算量，计算更加费时。

总体来说，三种观测器在高速时动静态性能相当，但低速时EKF性能变差。另外，在参数鲁棒性、方法复杂性和实现难度上EKF的性能也较LO和SMO要差。因此，就实用的角度来讲，LO和SMO比EKF要更加实用。