模态参数估计是一种实用的模态分析技术。在工程结构振动问题中，模态参数估计就是通过对结构的激励信号和响应信号的分析，估计结构的各阶模态参数。但是多数情况下只能测量响应，激励未知，那就缺乏明确的或完全的激励同响应之间的因果关系，这时可以采用时间序列法，因为它只建立在输出等价的基础上，可以用观测得到的数据序列作为系统的响应来建立等价模型。时间序列分析是统计学中的一个重要分支，是基于随机过程理论和数理统计学的一个重要方法，按统计特性可以分为平稳时间序列和非平稳时间序列，在实际应用中所观察得到数据序列大多是非平稳的，需要对其进行平稳化处理后才能进行后续的建模和预测。　　 本文主要研究的内容是应用时间序列模型估计振动系统模态参数，其中涉及应用时间序列法建立系统等价模型的过程以及应用此等价模型的参数估计振动系统模态参数的方法。重点是研究时间序列法在模态参数估计中的应用，在时间序列法建模过程中，引入状态空间模型，介绍了时间序列的状态空间表示和状态空间模型参数极大似然估计法，状态空间模型方法是数据处理的有效方法，在状态空间模型的参数估计中又引入了EM算法，EM算法是一种从不完全数据中求参数极大似然估计的迭代算法，每一次迭代过程包括两步，求似然函数期望和最大化期望值。　　 根据本文得到的理论结果对吹瓶机振动位移数据进行了研究，用时间序列分析中一般方法和EM算法分别建模并估计参数，模型对数据的拟合效果良好，在此基础上对两种方法的结果进行了比较和分析总结，依据估计出的吹瓶机固有频率，可监测机器运行状况还可对吹瓶机的温度传感器安装和调压装置调压量有指导性作用。