动力总成是汽车主要的激励源,准确计算或识别动力总成的激振力,是确定其振动响应、整车NVH（NVH,Noise Vibration&Harshnessment,噪声、振动及声振粗糙度）设计等的重要依据。由于力传感器受到工装、传感器布置及空间等因素影响,在实际工程应用中,直接测试激振力较为困难,通常采用间接方法识别动力总成的激振力。本课题针对激振力识别问题开展了研究。首先对激振力间接识别方法中误差的来源进行了分析,之后对卡尔曼滤波方法在激振力识别问题中的应用方法进行了讨论。引入了激振力初步估计误差,从而在激振力信息未知时可以进行系统状态预测,之后基于改进的卡尔曼滤波器建立了以悬置位移响应为输入参数的激振力时域识别方法。在以位移响应为输入的激振力识别方法的基础上,考虑到实际测试中加速度信号更易测量,引入加速度状态向量,通过改变状态空间方程将输入信息改变为悬置加速度响应,基于最小方差估计法建立了以悬置加速度响应为输入的激振力识别方法。分别对两种方法进行了单自由度模型仿真,验证了算法的有效性。识别结果表明,以悬置加速度响应为输入的识别方法的识别结果准确性优于以位移为输入的识别方法。同时发现,以悬置加速度响应为输入的识别方法存在误差积累的问题,以悬置位移响应为输入的识别方法稳健性优于以加速度为输入的识别方法。因此对以悬置加速度为输入的识别方法进行了稳健性分析。稳健性分析结果表明,速度初值对于激振力识别结果影响最大,其次为阻尼系数。因此,需在实际测试中严格控制对识别结果影响较大的输入参数的取值。对以悬置加速度响应为输入的识别方法进行了六自由度模型仿真,验证了该方法在多自由度振动系统激振力识别的可行性。最后,通过力锤敲击试验验证了本文建立的激振力识别方法在实际应用中的有效性。