1.一种基于动态参数辨识的飞轮储能系统的转子位置检测方法，其特征在于：首先，测量FSPM电机在一个电周期内的定位力矩值、d轴电感值和q轴电感值，将这三个值导入控制系统的离线表中；然后，采用基于参数自学习辨识算法的θ域扰动状态观测器对运行过程中的FSPM电机进行定位力矩值、d轴电感值和q轴电感值的在线辨识；θ域扰动状态观测器采用阈值转换器将以时间t为单位的定位力矩F_cog(t)转换为以角度θ为单位的定位力矩F_cog(θ)；最后将在线辨识得到的值作为已知值，与离线表进行匹配，确定FSPM电机运行过程中的转子位置信息；采用基于参数自学习辨识算法辨识d轴电感值和L_q和q轴电感值L_d时，首先设κ‑γ虚拟坐标系以估计转速估计角度运行，同时选取适合的收敛系数σ即可控制系统期望的最大角度误差Δθ_{e_max}，保证估计角度的准确性，获得κ‑γ虚拟坐标系下的电流κ‑γ虚拟坐标系；该方法具体包括如下步骤：(1)根据LFSPM电机的动子从x＝0～τ_ρ的一个电周期过程中产生的定位力矩波形图，将定位力矩的值备份到控制系统离线表中，对LFSPM电机从x＝0～τ_ρ的一个电周期过程中的dq轴电感值进行测量并备份到控制系统离线表中；(2)将非线性扰动状态观测器表示为：式中，ε为最优控制系数，x(t)为时变、非线性系统的控制对象，z₁为x(t)的跟踪信号，z₂为γ(t)的观测值，γ(t)为未知扰动，u(t)为系统控制量，b为跟踪系数，β₀₁和β₀₂为输出误差校正效益，fal(ε,α,δ)为最优综合控制函数，δ为滤波因子，α＝α₁,α₂，α₁和α₂为非线性因子，且满足0＜α₁＜α₂＜1，有：(3)将FSPM电机的机械状态方程表示为：式中，ω为FSPM电机的转速，F_e(t)为电磁推力，F_cog(t)为定位力矩，J为转动惯量；令z₁＝ω，z₂＝F_cog(t)，u(t)＝F_e(t)，由于F_e(t)和J为已知量，因此只需要得知F_cog(t)即可对ω进行估计；(4)将以时间t为单位的定位力矩F_cog(t)转换为以角度θ为单位的定位力矩F_cog(θ)；设0＜ω＜∞，t_f表示一个时间区间，且ω＝dθ/dt，定义L²(0,t_f)为勒贝格平方可积空间，u(t)在L²(0,t_f)空间的范数满足式(4)，L²(0,t_f)同时为希尔伯特空间：对ω引进权函数空间则L²(0,t_f)和分别为：从式(5)和式(6)可以看出ω＞0，所以L²(0,t_f)和具有相同拓扑；定义算子T为到的映射，其中θ_f＝f(t_f)，即有：因此存在线性算子T，使其逆存在，且T^‑1＝T^*，T^*为T的伴随算子；(5)针对FSPM电机无位置传感器控制系统，由于角度θ_e无法通过光栅尺进行直接测量，因此不能获取d‑q坐标下的电流、电压值，为准确检测实际动子位置，设κ‑γ虚拟坐标系以估计转速估计角度运行，采取自学习辨识算法对dq轴电感进行辨识，LFSPM电机电压稳态数学模型为：式中，u_κ、u_γ和i_κ、i_γ分别为定子电压和电流在κ‑γ虚拟坐标系下的分量，R_s和ψ_PM分别表示定子电阻和永磁磁链，L_d和L_q分别表示直轴和交轴电感，ω和τ分别表示LFSPM电机转速和极距；自学习格式为：式中，y(t)、分别表示系统输出、输入序列，Λ为待辨识的参数；根据式(10)将式(9)写成：式中：Λ＝[L_q L_d]^T引入角度误差纠正器，其闭环传递函数为：式中，s表示复频率，τ_p、τ_i分别表示分别为PI调节器的比例系数和积分系数；根据非线性扰动状态观测器结构，可得：同时，将系统的两个极点进行优化配置，并令其重合在点σ，即：由式(13)、(14)可得τ_p＝2σ，τ_i＝σ²；FSPM电机的角度θ_e和实际速度ω关系为：根据式(15)与式(13)，可得误差方程：令可得：因此可通过公式(17)对σ进行选取：式中，Δθ_{e_max}为系统期望的最大角度误差；因此选取适合的σ即可控制最大角度误差，保证的准确性，获得虚拟坐标系κ‑γ下的电流i_κ、i_γ和电压u_κ、u_γ，即：式中，i_α和i_β分别为FSPM电机α、β轴电流；最后根据公式(11)，采取自学习辨识算法即可得出d轴电感值和L_q和q轴电感值L_d，最终将F_cog(θ)、L_q、L_d视为三个已知量匹配离线表，确定位置θ_e。