随着天文技术的发展，望远镜的口径、体积及重量逐步增大，望远镜跟踪系统需要更大的驱动力矩保证轴系运转，这对轴系电机及其驱动跟踪控制系统提出了更高的挑战。望远镜运行中，随着周围环境和风载的变化，可能会引起电机参数的变化，从而对电机驱动控制系统产生一定的干扰，严重的可能影响望远镜的运行。尤其对大惯量的望远镜系统来说，当系统转动惯量增加时，系统的调节时间增加，容易引发不稳定以及爬升现象；当系统转动惯量减小时，也可能引发超调或者振荡的问题，进而影响望远镜观测性能。为了确保大型望远镜有良好的驱动跟踪性能，开展转动惯量的辨识工作，从而实时调整控制器的参数，实现良好的观测性能。

本课题首先介绍了几种常见的转动惯量辨识方法，包括离线辨识和在线辨识，并简单说明了各自的优缺点。

其次，基于南京天文光学技术研究所研制的大型拼接弧线电机，提出一种转动惯量的在线辨识方法，建立了在不同坐标系下的拼接弧线电机数学模型，介绍
了常见的矢量控制策略，并详细分析了空间矢量脉宽调制（SVPWM）和矢量控制策略（FOC）的原理和实现方式，在Matlab/Simulink2021a中搭建了基于空
间矢量脉宽调制和矢量控制策略的速度环和电流环双闭环仿真模型。

然后，根据电机机械运动方程，将其离散化处理并进行后向差分，选取递推
最小二乘法（Recursive Least Square，RLS）构建系统转动惯量的递推公式，针
对数据饱和现象，引入遗忘因子，并对其进行动态控制，加强惯量辨识的稳定性和快速性。考虑到电机实际运行中会有加载情况以及负载突变情况，加之转动惯量和负载转矩具有强耦合性，在构建惯量辨识算法的同时，选取卡尔曼滤波算法，辨识负载转矩的数值，并将其送入惯量辨识算法中，提高辨识算法的应用场景和精确度。

接着，将递推最小二乘法和卡尔曼滤波法相结合的复合算法进行仿真，在多种转动惯量输入信号下，分别测试了拼接弧线电机在空载、加载情况下的惯量辨识效果，仿真结果验证了新提出的复合算法具有更好的抗扰性和动态性能，为提高大型望远镜跟踪精度的驱动控制设计奠定了良好的基础。

最后，搭建了惯量辨识的的硬件实验平台，对所提出的辨识算法进行实验验证。实验结果表明，该方法满足拼接弧线电机在低速工况下的性能指标，为电机驱动控制提供技术积累。