本文以提高控制系统模型参数估计(辨识)的精度和速度为目标,研究了受干扰线性系统的高性能参数估计方法,提出了一种基于矩阵降秩近似技术的改进型递推经验频域最优参数估计算法,解决了已有方法在估计精度和计算实时性上的矛盾,在伺服系统中的应用研究结果充分验证这种方法在实际控制系统参数辨识中可行性和有效性。本文的具体研究成果如下。首先,介绍了经验频域最优参数估计方法及其递推算法的基本原理,针对现有递推算法在弱输入信号作用下辨识精度差的问题,通过改进算法中起关键作用的时变加权矩阵的结构形式,提出了改进型递推经验频域最优参数估计方法(MREFOP),并通过仿真实例验证了改进的正确性和有效性。其次,为解决改进型递推经验频域最优参数估计方法计算耗时问题,引入矩阵降秩近似技术和相关度量标准,提出了基于矩阵降秩近似技术的快速MREFOP估计算法,在保证算法辨识精度的同时提高了算法计算速度,并通过仿真实例验证了其可行性和有效性。再次,分析了快速MREFOP估计方法性能的影响因素。通过推导辨识误差矩阵,从原理上分析了影响辨识精度和速度的本质因素。进一步结合仿真,从直观实用性的角度分析了输入信号特性对算法辨识性能的影响。这些分析结果为输入信号的选取和算法的合理应用提供了依据。最后,将快速MREFOP估计方法应用于某型转台伺服系统中,通过与基于模型的伺服系统频域参数化控制器设计方法有机结合,设计了基于辨识模型参数的控制策略。与传统固定参数控制器的对比实验结果表明:在该控制策略的作用下,转台在负载改变前后,闭环系统双十频响指标变化较小,均能满足性能指标要求。这充分验证了本文提出的快速MREFOP估计方法有效性及其在实际控制系统中应用的可行性。