simulink中，用于BUCK变换器参数辨识的最小二乘算法代码实例

在Simulink中，最小二乘法是一种常用的优化算法，用于拟合数据和估计模型参数，尤其是在系统辨识和控制设计中。对于BUCK变换器参数辨识，你可以使用Simulink的Estimation Toolbox。以下是一个简单的最小二乘算法的代码示例，假设我们有一个包含输入电压和输出电流测量的数据集，目标是估计控制器的增益和时间常数：

% 假设你已经有了测量数据：Vin、Iout
Vin = ...; % 输入电压矩阵
Iout = ...; % 输出电流矩阵

% 假设模型为：Iout = K * Vin / (R + L * dVin/dt)
% 其中 K（增益）、R（电阻）、L（电感）是待估计参数
K = 1; % 初始估计值
R = 10; % 初始估计值
L = 1; % 初始估计值
dVin_dt = diff(Vin); % 计算电压变化率

% 设定模型函数和目标函数
modelFcn = @(params, Vin, L) params(1) * Vin ./ (params(2) + params(3) .* dVin_dt);
residuals = @(params) Iout - modelFcn(params, Vin, L);

% 使用lsqcurvefit函数进行最小二乘参数估计
estimatedParams = lsqcurvefit(residuals, [K R L], Vin, Iout);

% 输出估计结果
K_estimated = estimatedParams(1);
R_estimated = estimatedParams(2);
L_estimated = estimatedParams(3);

% 显示参数
fprintf('Estimated K: %f, R: %f, L: %f\n', K_estimated, R_estimated, L_estimated);

%