电机参数辨识 转动惯量 辨识 c语言

### 使用C语言实现电机参数辨识

对于转动惯量的在线辨识，可以采用遗忘最小二乘法。这种方法能不断更新参数并快速适应系统的动态变化，从而减少计算量并提升算法的实时性能[^1]。

下面是一个简单的C语言程序框架用于实现基于遗忘最小二乘法的转动惯量在线辨识：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define FORGETTING_FACTOR 0.98 // 遗忘因子 λ (λ ∈ (0,1])
#define MAX_ITERATIONS 100     // 最大迭代次数

// 定义矩阵结构体
typedef struct {
    double *data;
    int rows;
    int cols;
} Matrix;

void matrix_init(Matrix* m, int r, int c);
void matrix_free(Matrix* m);
double dot_product(double a[], double b[]);
Matrix multiply_matrix_vector(const Matrix A, const double x[]);
void update_parameters(double y_measured, double u_input, Matrix* P, double* theta);

int main() {
    // 初始化变量
    double measured_output[MAX_ITERATIONS]; // 测得输出y(k)
    double input_signal[MAX_ITERATIONS];   // 输入u(k)

    // 初始化P和θ向量
    Matrix P;                              // 协方差矩阵P(0|0)=p_0*I
    double theta[] = {0};                  // 参数估计初始值 θ̂(k-1|k-1)

    // 设置协方差初值 p_0 和输入信号序列...
    
    // 开始循环遍历数据点进行参数更新
    for(int k=0; k<MAX_ITERATIONS; ++k){
        // 获取当前时刻测量到的实际输出以及对应的控制输入
        
        // 更新参数估计theta[k]
        update_parameters(measured_output[k], input_signal[k],&P, theta);
        
        printf("Iteration %d: Estimated Inertia J=%f\n", k+1,*theta);
    }

    return EXIT_SUCCESS;
}

// 辅助函数定义...

此代码片段展示了如何初始化必要的组件，并在一个for循环中逐步处理每次迭代的数据以获得最新的转动惯量估值。注意这里的`update_parameters()` 函数实现了核心的递推公式来调整参数估计值，在实际应用前需补充具体的数学运算逻辑。