La identificación precisa de los parámetros del motor síncrono de imán permanente (PMSM) es la base para el control de alta performance del motor. El método tradicional de identificación multiparámetro de PMSM experimenta problemas con la incertidumbre de los resultados de identificación y la baja precisión de identificación debido a la subestimación del modelo matemático de control del motor. Aquí se propone una identificación multiparámetro de PMSM basada en un sistema adaptativo de referencia de modelo y optimización de enjambre de partículas con recocido simulado (MRAS-SAPSO). El algoritmo primero identifica los parámetros eléctricos del PMSM (resistencia del devanado del estator, inductancia en el eje cruzado y enlace magnético) mediante el método del sistema adaptativo de referencia de modelo. En segundo lugar, el resultado se utiliza como población inicial en la identificación de optimización de enjambre de partículas para optimizar e identificar aún más los parámetros eléctricos y mecánicos (momento de inercia y coeficiente de amortiguamiento) en el sistema de control del motor. Además, para evitar problemas como la convergencia prematura del enjambre de partículas en el proceso de búsqueda de optimización, se introducen los resultados del algoritmo de recocido simulado adaptativo para optimizar la identificación multiparámetro. Los resultados del experimento de simulación muestran que los cinco parámetros de identificación obtenidos por el algoritmo MRAS-SAPSO son altamente precisos y estables, y los errores entre ellos y los valores reales están por debajo del 2%. Esto también verifica la efectividad y confiabilidad de este método de identificación.