介绍直流电机在自动化生产中的广泛应用以及闭环控制对其性能提升的重要性，并阐述模型辨识与自适应控制在应对参数变化和外部干扰中的作用。
综述现有文献中关于直流电机闭环控制的研究，包括传统PID控制和现代鲁棒控制方法，并指出本文采用递推最小二乘法进行在线辨识和模型参考自适应控制（MRAC）策略的创新之处。
详细介绍直流电机的物理结构、数学模型（如电压平衡方程、转矩方程）及其关键参数（如电枢电阻、转动惯量），为后续系统建模与控制提供基础。
通过图示或文字描述闭环系统的架构，包括控制器、功率放大器、被控对象和传感器反馈等模块的功能，明确各部分在系统中的作用。
对比多种模型辨识方法，如最小二乘法和极大似然法，阐述选择递推最小二乘法进行在线辨识的原因，包括其实时性和在线估计能力。
详细描述激励信号设计、数据采集流程以及离散化模型构建的过程，包括输入-输出数据对的获取和参数迭代更新步骤。
介绍模型参考自适应控制（MRAC）的基本思想，即通过参考模型与实际对象输出偏差驱动参数调整，对比传统PID控制与自适应控制的优缺点。
基于Lyapunov稳定性理论或波波夫超稳定性理论设计自适应律，推导参数调整公式，并说明控制器参数与模型辨识结果的结合方式。
基于MATLAB/Simulink搭建仿真模型，包括电机模块、控制器模块和干扰模块，设置参数变化场景和外部干扰，为后续实验提供平台支持。
绘制不同工况下的转速响应曲线，对比调节时间、超调量和抗干扰能力，表格化展示不同辨识方法的参数估计误差，分析算法性能差异。
总结模型辨识与自适应控制在提高系统鲁棒性和抗干扰能力方面的有效性，强调闭环系统在实际应用中的价值。
提出改进方向，如引入神经网络辨识和多变量自适应控制，探讨在更复杂工业场景中的应用潜力。