本文对感应电机常用的效率优化方法进行了调研,基于电机损耗模型的优化方法,在保持良好控制性能的基础上能实现较出色的效率优化控制。为了减少效率优化模型中电机参数变化的影响,本文采用递推最小二乘法算法对在线参数辨识进一步探究。本文在普通感应电机模型的基础上,进行递推最小二乘法参数在线辨识模型的推导,优化了辨识算法中数字滤波和数值微分的方法,实现了电机参数在线辨识方法性能的提升。普通的感应电机模型忽略了电机铁损的影响,与实际物理模型有一定的偏差,在效率优化等应用场景中,需要采用更加精准的电机模型,所以在基于考虑铁损等效电阻的感应电机模型的基础上,提出了励磁电流计算方法,推导出新的递推最小二乘法的参数在线辨识线性模型,对电流和电压信号进行高精度的采样和离散处理,在仿真和实验平台上进行模型验证,实现对铁损电阻、转子电阻等重要电机参数的在线辨识。文中所研究的技术点,先从理论上进行严格的分析,然后建立MATLAB/Simulink仿真模型进行系统验证,最后在调试好的硬件平台上完成算法编写和实验验证。仿真和实验结果表明,所提出的方法可以在不同工况下实现较好的辨识,并且具有一定的动态性能,能快速地跟随待辨识参数的变化,为感应电机高性能控制,如效率优化控制奠定了基础。