最小二乘法进行电机参数辩识的matlab代码

最小二乘法是一种常用的数值方法，用于拟合数据和估计模型参数，特别是在电机参数辨识中非常常见。在MATLAB中，可以使用`lsqcurvefit`函数来进行非线性最小二乘拟合。这里是一个简单的示例代码片段，假设我们有电机的电压和电流测量数据，目标是找出励磁电阻、电枢电阻和漏电抗等参数：

% 假设数据已存储在vectors（电压向量）和i_vectors（电流向量）中
v = vectors; % 电压测量值
i = i_vectors; % 电流测量值

% 定义电机模型函数（通常采用电压方程，如：v = Rf*i + Ra*i^2 + Xs*i)
model_func = @(params, v) params(1)*i + params(2)*i.^2 + params(3)*i; % 励磁电阻、电枢电阻和漏电抗

% 初始参数猜测（假设值）
initial_params = [0.5, 0.1, 0.05]; % Rf, Ra, Xs

% 使用lsqcurvefit求解
optimized_params = lsqcurvefit(model_func, initial_params, v, i);

% 输出优化后的参数
disp(['励磁电阻：', num2str(optimized_params(1))])
disp(['电枢电阻：', num2str(optimized_params(2))])
disp(['漏电抗：', num2str(optimized_params(3))])

% 可视化拟合结果
plot(v, i, 'o', 'MarkerSize', 8); % 数据点
hold on;
plot(v, model_func(optimized_params, v), '-r'); % 拟合曲线
legend('测量数据', '拟合曲线');
xlabel('电压 (V)');
ylabel('电流 (A)');
title('电机参数辨识');