1.一种双馈电机参数在线辨识方法，其特征是，包括以下步骤：步骤一、建立双馈电机在同步旋转dq坐标系下的数学模型；

步骤二、对随机梯度法进行改进，引入新息长度p，将原来的单新息量e(t)扩展到数据长度为p的多新息向量，即根据随机梯度算法得到多新息随机梯度算法；并在多新息随机梯度辨识方法中加入变遗忘因子，得到变遗忘因子多新息随机梯度算法辨识表达式；

步骤三、对步骤一中dq坐标系下的数学模型进行变换，并进行离散化，得到双馈电机在dq坐标系下的标准辨识形式；

步骤四、在双馈电机运行时，实时采样得到三相定子电压uA、uB、uC，三相定子电流iA、iB、iC，三相转子电压ua、ub、uc，三相转子电流ia、ib、ic，电机对应的角频率ωm，对定转子电压电流采样值进行Clark变换和Park变换，分别得到dq坐标系下的定子电压Usd、Usq，定子电流isd、isq，转子电压Urd、Urq，转子电流ird、irq，定子电流角频率ω1为定值，计算得到转子电流角频率ω2；

步骤五、将步骤四得到的定子电压Usd、Usq，定子电流isd、isq，转子电压Urd、Urq，转子电流ird、irq代入步骤三得到的标准辨识形式中，得到待测参数：定子电阻Rs，定子电感Ls，定转子互感Lm；

步骤六、重复进行步骤四和步骤五，迭代计算待测参数，不断更新计算得到新的待测参数值；

步骤一假设定子电流以流出为正，转子电流以流入为正，将电机数学模型经过Clark变换和Park变换，可以得到双馈电机在同步旋旋转dq轴坐标系下的数学模型为：公式一：

公式二：

其中，ψsd、ψsq分别为dq轴定子磁链分量；ψrd、ψrq分别为dq轴转子磁链分量；ω1为定子电流角频率，即电网工频频率50Hz；D为微分算子；Rr为转子电阻；

公式三：

公式四：

其中，Lm为定转子互感；Ls为定子电感；Lr为转子电感；

步骤二包括以下步骤：

步骤2.1、根据线性回归模型得到随机梯度算法；

对于线性回归模型，

公式五：

1

其中，y(t)为输出向量， 为信息向量，θ为待辨识参数，v(t)∈R 为噪声向量；

2 T

令目标函数为 其中X的范数定义为||X||＝tr[XX ]，tr[X]表示X的迹；根据梯度搜索原理极小化J(θ)得到随机梯度算法：公式六：

公式七：

公式八：

其中 分别是θ当前时刻和上一时刻的估计值，e(t)为单新息量， 为收敛因子；

步骤2.2、引入新息长度p，将原来的单新息量e(t)扩展到数据长度为p的多新息向量，即根据随机梯度算法得到多新息随机梯度算法；

其中，将原来的单新息量e(t)扩展到数据长度为p的多新息向量E(p,t)，得：公式九：

公式十：

公式十一：

1×p

Y(p,t)＝[y(t) y(t‑1) … y(t‑p+1)]∈R其中y(t‑i), p‑1表示过去时刻的值；

根据随机梯度算法得到多新息随机梯度算法：公式十二：

公式十三：

公式十四：

步骤2.3、在多新息随机梯度辨识方法中加入变遗忘因子FF(t)，得到变遗忘因子多新息随机梯度算法辨识表达式；

公式十五：

其中(FF1，FF2)是FF(t)的变化范围，δm为容许的最大误差，并规定当在误差δ(t)＞t时,取δ(t)＝δ；在 时,取δ(t)＝0.2δ，其中δ为系统参数与真实参数误差的范数，即系统参数的辨识误差；

得到变遗忘因子多新息随机梯度算法辨识表达式：公式十六：

2.如权利要求1所述的双馈电机参数在线辨识方法，其特征是，步骤三包括以下步骤：步骤3.1、对dq坐标系下的数学模型进行变换，得到双馈电机在dq坐标系下的标准辨识形式；

旋转坐标系下，将定转子磁链方程公式三、公式四代入到电压方程公式一、公式二中，则双馈电机在同步旋转dq坐标系下的数学电压方程为：公式十七：

公式十八：

将公式十七、公式十八改写成矩阵形式为：公式十九：

公式二十:

步骤3.2、取采样周期为T，对公式十九、公式二十中的微分算子D进行离散化处理，得到离散的双馈电机dq坐标系下辨识标准形式为：公式二十一：

公式二十二：

仅考虑定子侧，双馈电机的自回归模型为：公式二十三：

T

其中，y(k)＝[Usd(k) Usq(k)]T

θ＝[Ls Lm Rs]。