⚡ FOC 参数辨识 · 30 章
相电阻 · 电感 · 友好
01
课程导论：为什么需要参数辨识？FOC控制中电阻和电感参数的作用。
⚡ 基础概念 · 开篇
02
电机数学模型：永磁同步电机（PMSM）在dq坐标系下的数学模型。
📐 dq 模型
03
电阻参数的影响：相电阻对电流环带宽和稳态误差的影响分析。
🔬 电流环
04
电感参数的影响：交直轴电感对转矩输出和弱磁控制的影响。
🌀 弱磁控制
05
参数失配的后果：电流环震荡、转矩脉动、效率降低等实际问题。
⚠️ 失配分析
06
离线辨识方法概述：直流注入法、脉冲电压法、高频注入法。
📋 方法概览
07
直流注入法测电阻：原理、电路连接、电流采样注意事项。
🔌 直流注入
08
直流注入法实践：代码实现与实验结果分析。
💻 实践代码
09
脉冲电压法测电感：基于电压方程的开环辨识方法。
⚡ 脉冲电压
10
脉冲电压法实践：占空比选择、死区补偿、数据处理。
⚙️ 工程实践
11
高频注入法原理：旋转高频电压注入与脉振高频电压注入。
📡 高频注入
12
高频注入法实践：信号解调、滤波器设计、锁相环应用。
🔁 解调 · PLL
13
RL串联电路模型：时域响应分析与参数提取。
⏱️ 时域分析
14
最小二乘法基础：递推最小二乘（RLS）原理与公式推导。
📈 RLS 基础
15
RLS在参数辨识中的应用：在线辨识电阻和电感的实现。
🔄 在线RLS
16
卡尔曼滤波基础：标准卡尔曼滤波（KF）原理。
🧠 KF 基础
17
扩展卡尔曼滤波（EKF）在参数辨识中的应用。
📊 EKF 辨识
18
模型参考自适应系统（MRAS）：基于Popov超稳定性理论。
🔄 MRAS 理论
19
MRAS在电阻辨识中的实现：自适应律设计与稳定性分析。
⚖️ 自适应律
20
神经网络参数辨识：BP神经网络与RBF神经网络的应用。
🧬 神经网络
21
遗传算法优化：基于GA的离线参数寻优方法。
🧬 GA 寻优
22
粒子群算法（PSO）在参数辨识中的应用。
🐝 PSO
23
温度对电阻的影响：铜损计算与热模型补偿。
🌡️ 热补偿
24
磁饱和对电感的影响：电感随电流变化的非线性特性。
🧲 饱和效应
25
多参数同时辨识：电阻、电感、磁链的联合估计策略。
🎯 联合估计
26
实验平台搭建：硬件选型（电流传感器、ADC、PWM输出）。
🛠️ 硬件平台
27
软件架构设计：状态机、中断服务程序、数据流管理。
💾 软件架构
28
辨识结果验证：对比离线测量值与在线辨识值，误差分析。
✅ 验证分析
29
工程化注意事项：噪声抑制、采样同步、标幺化处理。
⚙️ 工程细节
30
课程总结与展望：参数辨识技术的发展趋势与工业应用。
🚀 总结 · 未来