论文以大型冶金设备动力学模型辨识为工业应用背景，主要进行了如下几个方面的研究： (1)提出了构造高斯调制函数的尺度变换原理，研究了高斯小波调制滤波器的结构和频谱特性，建立了基于调制函数法的连续系统辨识模型，设计了连续模型参数估计的最小二乘法，研究了最小二乘估计的统计性质，证明了测量噪声为白噪声干扰时最小二乘估计的有偏性。 (2)构造了能降低测量噪声干扰的辅助变量系统及递推算法，研究了输入输出端测量噪声影响下最小二乘估计的偏差特性，提出了两种基于测量噪声方差估计的自适应偏差补偿原理并设计相应算法，用仿真算例研究了调制滤波器参数对辨识精度的影响。 (3)研究了白噪声输入作用下系统频率特性的相关辨识原理，用谱估计技术实现频率特性非参数模型的辨识，研究了伪随机序列和逆重复伪随机序列的自相关函数和功率谱特性及在相关辨识技术实施中的参数选择。 (4)建立了某平整机液压AGC系统压力控制闭环的动态解析模型，以指导辨识试验中模型结构参数的选择。 (5)用相关辨识理论辨识了液压AGC压力闭环系统的频率特性，分别用普通最小二乘法、辅助变量法及偏差补偿算法辨识了该系统的动态参数模型，辨识结果验证了论文理论研究成果的正确性和可行性。 基于调制函数法的连续系统模型辨识，国内外缺乏系统研究。本论文在充分利用离散模型辨识研究成果的基础上，按作者自己的学术思想，系统地研究了连续模型辨识调制函数法的系列算法，并应用于大型工业装备的状态辨识，丰富了系统辨识领域的研究成果。