内容概要：本文详细介绍了利用Popov超稳定性理论和模型参考自适应（MRAC）在MATLAB/Simulink中进行永磁同步电机（SPMSM）参数辨识的方法。首先，文中解释了核心架构，包括参考模型和被控对象模型，并展示了如何通过S函数实现自适应律模块。接着，提供了关键代码片段，如自适应律的实现、参数更新模块以及参考模型的构建。此外，强调了电流采样模块中加入低通滤波器的重要性，并给出了仿真设置和调参建议。最终，通过仿真验证了该方法的有效性和鲁棒性，特别是在不同工况下的参数收敛性能。 适合人群：从事电机控制系统研究和开发的技术人员，尤其是对永磁同步电机参数辨识感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于需要精确辨识永磁同步电机参数的实际工程项目，旨在提高电机控制系统的稳定性和准确性。具体目标包括减少参数辨识误差、增强系统鲁棒性以及优化仿真效率。 其他说明：文中提到了一些实用技巧，如选择合适的求解器、加入适当的噪声以提升鲁棒性、考虑PWM频率的影响等。同时，建议参考相关文献进一步深入理解Popov理论和模型参考自适应的具体应用。

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定子电阻辨识 辨识原理：通过施加固定脉冲的占空比，测量电流及电压，计算定子电阻； DQ电感辨识 辨识原理：① 分别施加三组脉冲，测试获得线电感Lab、Lbc、Lca； ② 根据线电感以及角度，计算Ld及Lq； 磁链辨识 辨识原理：① 采用转速、电流双闭环控制，其中D轴给定固定电流，转速设定为额定转速 50%左右； ② 在空载情况下，转矩电流很小，相对D轴电流而言较小，故可以认为D轴电 流约等于线电流； ③ D轴电压很小，Q轴电压约等于线电压；

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。

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

目录 第1章 绪论 1 第2章 d-q轴永磁同步电机基本的数学模型 2 第3章 永磁同步电机参数辨识算法 3 3.1 递推最小二乘法原理 3 3.2 递推程序流程框图 4 3.3 电机系统辨识推导 5 3.3.1电阻、磁链参数辨识 5 3.3.2电感参数辨识方程详细推导 6 第4章 辨识仿真模型的搭建与分析 8 4.1 辨识仿真模型的搭建 8 4.2 仿真结果 9 第5章 结 论 12 参考文献 13

内置式永磁同步电机参数辨识。

为精确地在线获取永磁同步电动机的参数，提出了一种在一个模型中对电阻、电感和永 磁磁链同时进行估算的自适应辨识方法