固定窗最小二乘法、辅助变量最小二乘法、递推辅助变量最小二乘法系统辨识

固定窗最小二乘法是一种常用的系统辨识技术，它通过在一个固定长度的数据窗口内对观测数据进行拟合，来估计模型参数。这种方法适用于短期动态系统的识别，因为只关注近期数据，忽略了历史信息。

辅助变量最小二乘法则是引入额外的辅助变量来改善模型的表达能力，将复杂的非线性关系转化为线性关系来求解，使得系统辨识过程更直观，有助于减少误差。

递推辅助变量最小二乘法（Recursive Least Squares, RLS）则是一个自适应的方法，它在线实时更新模型参数，适合处理高维、实时变化的数据。RLS利用过去的信息逐渐修正当前的估计，对于需要频繁调整的系统尤其有效，常用于信号处理和控制系统的辨识。

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递推最小二乘法永磁同步电机参数辨识

递推最小二乘法是一种用于永磁同步电机参数辨识的算法。在实际应用中，永磁同步电机的电感、转子磁链等参数会发生变化，导致系统振荡，影响实际控制效果。因此，精确的参数辨识是为了达到更好地控制效果的必要条件。递推最小二乘法通过采用定子电压等可测变量作为输入输出，辨识出电机的定子电阻及d、q轴电枢电感。该算法具有快速的收敛性和良好的辨识结果，能够很好地跟随电机参数的变化。