在控制系统的分析与设计中,传递函数是十分重要的,控制器需要根据系统的传递函数进行设计。传递函数不仅可以表征系统的动态特性,而且可以用来研究系统的结构或参数变化对系统性能的影响。由于工业中的化工过程多是一阶和二阶系统,因此,低阶传递函数模型的参数辨识方法研究具有重要的理论和实用价值。本文以国家自然科学基金项目为背景,提出了连续系统传递函数模型辨识的研究课题。在查阅了相关文献的基础上,进行了深入研究,取得研究成果如下。1.针对工业中的一阶和二阶传递函数模型,利用系统的阶跃响应数据,提出了低阶传递函数模型的多点辨识算法。其基本思想是：首先通过系统的阶跃响应获得系统的输入输出数据,根据待辨识的传递函数模型选取一个或多个特殊的数据点,然后通过多次变量代换,将超越方程转化为代数方程,从而避免了超越方程的求解,简化了运算。仿真例子表明基于阶跃响应的多点法对传递函数模型的辨识是有效性。2.根据迭代辨识原理,利用系统的输入输出数据,推导了传递函数模型的牛顿迭代辨识算法。其基本的算法推导原理是：首先选取输出误差函数作为目标准则函数,然后通过牛顿迭代方法极小化目标准则函数,准则函数取极小值时,所取的参数值作为系统的估计值。最后给出仿真实例,验证了算法在测量噪声干扰下的有效性。3.基于系统的脉冲响应数据,推导了有理分式的传递函数模型的牛顿迭代辨识算法。其基本的算法推导原理是：将低阶系统的传递函数用有理分式的形式表示,利用系统的脉冲响应数据,结合牛顿迭代辨识原理,估计系统的模型参数,避免了系统增益K的估计。最后给出了在测量噪声干扰下仿真例子,研究表明,所提出的算法能够得到较好的辨识效果。综上所述,论文利用系统的阶跃响应和脉冲响应研究和描述了多点辨识算法和牛顿迭代辨识算法估计系统的时间常数T和系统的增益K,并给出一些仿真实例,验证算法的有效性。最后给出了总结和展望,并对本课题的研究所面临的一些不足和有待深入研究的方向做了简单介绍,如文中所给出的多点法和牛顿迭代辨识算法需要进一步的实践证明等。