永磁同步电机旋转高频注入初始位置辨识simulink仿真+ 永磁同步电机脉振正弦注入初始位置辨识simulink仿真+ 永磁同步电机脉振方波注入初始位置辨识simulink仿真+，三种高频注入的相关原理分析及说明： 永磁同步电机高频注入位置观测：https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/136349886?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22136349886%22%2C%22source%22%3A%22qq_28149763%22%7D

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永磁同步电机递推最小二乘法电机参数(电阻、电感、磁链、转动惯量和阻尼系数)辨识Simulink仿真模型，最小二乘法原理及参数辨识表示说明文档： 永磁同步电机参数辨识+最小二乘原理：https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/136848807

系统辨识及其MATLAB仿真的PDF版本，分享给大家一起学习学习~！

系统辨识及其MATLAB仿真.zip

系统辨识与仿真书籍（基本方法都有仿真源代码），好不容易搜索到的

为能更准确地描述超级电容器在工作过程中的外特性,在超级电容器经典等效电路模型的基础上,将其扩展为模型参数随时间变化的时变等效电路模型,并选用限定记忆最小二乘法辨识模型的时变参数．在Matlab/Simulink环境下利用实验数据对经典等效电路模型和时变等效电路模型进行仿真比较．结果表明,时变等效电路模型具有更高的精度,可以更精确地反映超级电容器的动态特性．

针对全钒液流电池的荷电状态(SOC)估计精度低、估计成本较高等问题,提出一种基于递推最小二乘算法(RLS)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF)相结合的估计方法.该方法通过RLS算法辨识所建立的钒电池数学模型参数,通过EKF算法估计钒电池的SOC,将二者结合实现电池参数发生变化时准确估计钒电池的SOC.以5kW/ 30kWh的钒电池为对象,应用所提出的算法实现钒电池的SOC估计.结果表明,该算法可以准确估计钒电池的SOC,且可节省额外增加单片检测电池测量SOC的费用.

这是可执行的自适应遗忘因子参数辨识代码，希望能够帮到你