倾转旋翼机，是介于固定翼飞机和直升机之间的一种新型飞行器。而这种新型飞行器控制系统的设计关键在于两种飞行模式之间的顺利过渡，建立一个准确反应飞行器运动状态的数学模型显得尤为重要。尤其是，倾转旋翼建模包括了二元翼型的气动力模型、旋翼诱导速度模型和旋翼桨叶的挥舞运动模型，这三者之间相互作用、相互影响，存在着闭环的逻辑关系，而闭环系统辨识技术能很好地解决旋翼建模中的参数确定的问题。因此本文将闭环系统辨识技术应用于旋翼建模具有一定的意义。本文首先介绍了系统辨识的理论基础和针对线性带外加输入的自回归模型的开环辨识算法，并通过仿真例子来验证算法的有效性。其次经过对比分析将基于辅助模型的递推最小二乘算法和随机梯度辨识算法引入到等效的闭环系统的辨识工作中，并且对仿真结果加以分析，验证了算法的有效性和参数估计的精度；再然后，对倾转旋翼机模型进行建模，运用微分方程线性化的方法对倾转旋翼机纵向运动模型进行线性化，将得到的线性化模型经过拉普拉斯变换得到纵向运动传递函数；最后，对纵向运动传递函数，采用后向差分变换法进行离散化得到带外加输入的自回归模型，做为辨识模型结构，利用基于辅助模型的递推最小二乘辨识算法和基于辅助模型的随机梯度辨识算法进行参数辨识，将得到的两种结果进行对比分析，发现基于辅助模型的递推最小二乘辨识算法更适合该模型的参数估计。结果表明：基于辅助模型的递推最小二乘辨识算法更适合倾转旋翼机纵向运动模型的参数估计；最后的仿真结果表明，将闭环系统辨识方法应用于倾转旋翼机建模，最后得到的参数值与真值接近，误差在允许范围内。因此，通过辨识得到的倾转旋翼机纵向运动模型参数的方法，具有可实现性和可靠性。