从20世纪80年代闭环辨识的概念提出以来,闭环测试条件下的多变量系统辨识一直是过程控制领域的热点问题,它对多变量控制系统设计以及控制器的参数调整等方面都有着重要意义。在该研究领域，已经有了一些理论性的成果。然而，这些方法要么测试条件复杂，不利于工业实现，要么计算复杂，不利于在线运行。闭环条件下的阶跃测试具有容易实现的特点，本文围绕分散控制结构下的多变量辨识问题展开研究，提出了一种基于阶跃测试的多变量辨识时域方法，以及一种频域模型参数化的方法。为了进一步验证本文方法的有效性，本文研究了多变量辨识方法在实际工业过程中的应用。本论文研究的主要内容如下：研究了分散控制多变量系统辨识问题，提出了一种基于闭环阶跃测试的分散多变量系统时域辨识方法。该方法的特点是通过信号组合，将多变量辨识问题转化为多个等价的单变量辨识问题。转化过程中使用多重卷积，本文提出了一种基于信号一阶近似的离散卷积计算方法。针对等价的单变量辨识问题，本文提出了一种基于一阶滞后模型参数辨识方法。该方法使用对传递函数求导，将问题最终转化为最小二乘求解问题，算法计算简单，同时有效避免将滞后环节近似化带来的误差。从频域角度研究了分散控制多系统的辨识问题，针对非参数的频率响应模型参数化的问题，给出了一种基于时域内的输出响应重构的参数化方法。实际工业过程往往存在非线性因素以及受到各种干扰的影响，这些使得我们的辨识方法在实际应用中往往存在各种问题。本文利用过程实验平台进行了热交换过程的分散控制系统的设计，并且通过实际应用对我们的算法进行了验证。