频率响应函数是快速直观地描述系统动态特性的有力工具,被用于机械结构的动力分析与动态优化、结构损伤的检测等研究领域,具有重要的研究应用价值。非参数辨识方法不需用户过多介入,还能用于模型结构或阶次的界定,是进行复杂动态系统辨识的基础。本论文深入研究了基于局部有理式和高斯过程回归两种模型的频率响应函数的非参数辨识方法,从提高频率响应函数辨识精度出发,分析了频率响应函数辨识精度的影响因素,针对这些影响因素发展了改进和优化方法。主要研究工作如下:(1)基于局部有理模型的频率响应函数的辨识。针对文献中局部有理式法参数估计存在偏差的问题,通过引入权重函数,建立新的目标函数,实现了参数的一致估计,并构造了频率响应函数估计的方差。进一步将改进的局部有理模型非参数辨识方法拓展至多变量系统和变量带误差情形。(2)基于高斯过程回归的频率响应函数的辨识。为充分考虑频率响应函数的稳定性和光滑性,利用频域内协方差函数对频率响应函数进行建模,建立了频率响应函数的高斯过程回归方法。针对超参数估计存在的数值问题,采用了基于矩阵QR分解的优化算法,该算法可以避免对条件数过大的协方差矩阵直接求逆和行列式运算,增强了超参数估计的鲁棒性。(3)频率响应函数非参数辨识算法的验证及应用。通过仿真算例和设计的动态实验对本文所提方法的有效性和准确性进行了验证,结果表明:即使在信噪比苛刻的条件下,本文提出的局部有理模型改进方法仍能精确地揭示系统的低阻尼特征;高斯过程回归可以实现对频率响应函数的高精度辨识,但其对于共振峰的建模仍有提升空间。本论文的研究结果有助于进一步提高频率响应函数非参数辨识精度,为频率响应函数的应用奠定基础。