Los motores de propulsión síncrona de imán permanente marino presentan problemas, como baja confiabilidad y mantenimiento difícil en el control tradicional. En este documento, se propone un sistema de control sin sensores para un motor síncrono de imán permanente (PMSM) basado en la identificación de parámetros. Según el modelo matemático del motor en el sistema de coordenadas rotativas síncronas de dos fases, se utiliza un sistema de adaptación de referencia de modelo (MRAS) para estimar la velocidad del rotor y la posición del rotor del motor. Debido a que el MRAS depende en gran medida de los parámetros del motor, y estos cambiarán con el entorno, el estado de trabajo, etc., se utiliza una red neuronal Adaline para identificar los parámetros del motor en línea, y luego se corrigen los parámetros del modelo en el MRAS. Los resultados de la simulación muestran que el sistema de control combinado puede reducir el error estimado de la velocidad del rotor en aproximadamente un 50% en comparación con el método tradicional, y reduce el error de estimación del ángulo de posición del rotor en un 96%. Muestra que el sistema combinado puede estimar con precisión la velocidad de rotación y la posición del rotor del motor, y tiene una alta precisión de identificación para los parámetros del motor.