在实际机电系统中,由于复杂的传动机构、不匹配的系统模型参数以及外界干扰的影响，系统参数的时变现象是不可避免的。现有的参数辨识算法一般建立在时不变系统的假设基础上，不能用于时变参数的辨识。为了解决这一问题，本文以时变系统为研究对象，提出了在线参数辨识算法。并将提出的辨识算法应用于二次调节主动升沉补偿系统中，仿真验证了该算法的有效性。论文的主要研究工作如下：　　(1)针对线性时变系统，通过对协方差更新律增加了附加项，提出了一种改进的最小二乘算法，并在数学上证明了参数辨识误差、辨识参数以及协方差的有界性。当输入信号满足持续激励条件下，该算法能够有效地减弱有界扰动和时变参数变化带来的不利影响。另外，提出的辨识算法不需要未知参数和外界扰动的先验知识。仿真验证了该方法的有效性。　　(2)针对线性时变系统，当输入信号的激励水平未知的情况下，提出一种改进的在线参数辨识算法。通过采用协方差矩阵的变化趋势作为输入信号的激励水平的显性指标，提出算法能够在一个改进的最小二乘法和基于修正项的梯度法之间进行切换。当输入信号满足持续激励条件时，最小二乘算法能够用来精确地辨识时变参数。否则，基于修正项的梯度法能够用来保证辨识参数的有界性，故此算法能够适用于闭环系统。此外从仿真中可以发现，在线性时不变系统中不满足持续激励条件的输入信号有时能够携带足够的信息来辨识时变参数。　　(3)针对非线性时变系统，通过引入X-swapping技术，可以将非线性时变系统可以转换为线性时变系统，同时避免了直接计算系统状态变量导数的问题。利用提出的辨识算法辨识转换后的线性时变系统。仿真验证了提出算法的有效性和优越性。　　(4)将提出的辨识算法应用于二次调节主动升沉补偿系统。首先基于二次调节静液传动技术设计了船用起重机绞车的驱动系统，并建立了系统的完整数学模型。然后设计了包含二次单元变量油缸位置环、二次单元马达速度环的双闭环控制结构。最后采用提出的辨识算法对系统的时变参数进行了辨识。仿真结果表明了该算法能够精确地辨识闭环系统的未知时变参数。