最小二乘法（Least Square, LS）大约是1795年高斯在其著名的星体运动轨道预报研究工作中提出的。后来，最小二乘法成为了估计理论的基石。最小二乘法由于原理简明、收敛较快、易于编程实现等特点，在系统参数估计中应用相当广泛。 在自适应控制系统中，被控对象通常都可以不断提供新的输入输出数据，而且还希望利用这些新的信息来改善估计精度，因此常常要求对象参数能够在线实时估计。解决这个问题的方法就是采用最小二乘算法的递推算法，其基本思想可以概括为： 即将下式改写为递推形式，即递推最小二乘参数估计算法。可以辨识定子电阻，磁链，DQ轴电感。

基于改进的PI模型对非线性曲线进行拟合，二次寻优算法进行参数辨识，用逆模型前馈补偿

在Simulink平台上对离散系统下的异步电机进行参数辨识，并对电流环进行闭环控制

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在论坛上学习了一些关于递推最小二乘的原理和算法，参考了一些程序，写了一下关于递推最小二乘的程序，辨识结果没有问题。原理推导可以在论坛上查找。

最小二乘参数辨识，是同济大学汽车学院的系统辨识课件，126页，看着不错，希望大家分享

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针对电池一阶模型，使用最小二乘法进行参数辨识，使误差最小。有研究电池模型或者最小二乘法的同学可以过来看看。