倾转旋翼机是一种介于直升机、固定翼飞机之间的一种新概念新构型飞行器。实现两种飞行模式之间的顺利过渡是控制系统设计的关键所在。而设计性能优良的飞行控制系统需要一个能客观反映飞行器运动的数学模型。目前可用的建模方法包括两种,第一种是机理建模,使用空气动力学和动力学飞行力学原理建立符合飞行器运动的多自由度非线性微分方程。应用系统辨识技术建立数学模型则是另外一种建模方法,利用试验中采集到的实测输入输出数据,运用辨识方法和算法,建立符合倾转旋翼机动力学特性的辨识模型。本文采用后一种方法,即应用系统辨识方法建立倾转旋翼机数学模型。文中总共使用三种辨识方法,即带遗忘因子的最小二乘算法,基于无迹卡尔曼滤波的辨识方法以及基于神经网络的辨识方法。论文的主要内容包括三部分,在分析了倾转旋翼机特性的基础上给出了较完整的飞行动力学数学模型结构;对试验中采集到的数据进行预处理,设计了50阶低通有限冲激响应滤波器;运用三种辨识方法对倾转旋翼机的纵向模型进行在线辨识,仿真结果证实了这三种方法都能很好的辨识出模型。