对于被控对象的动态特性，只有当它处于变动状态下才会表现出来。因此为了获得动态特性，必须使被研究的被控对象处于被激励的状态。根据加入的激励信号和结果的分析方法不同，测试被控对象动态特性的实验方法也不同，主要有以下3种。

1）时域法

时域法是对被控对象施加阶跃输入，测绘出被控对象输出变量随时间变化的响应曲线；或施加脉冲输入，测绘出输出的脉冲响应曲线，由响应曲线的结果分析、确定出被控对象的传递函数。由于这种方法的测试设备简单，测试工作量小，因此应用广泛，其缺点是测试精度不高。

2）频域法

频域法是对被控对象施加不同频率的正弦波，测出输入量与输出量的幅值比和相位差，从而获得被控对象的频率特性，来确定被控对象的传递函数。这种方法在原理和数据处理上都比较简单，且测试精度比时域法高，但需要用专门的超低频测试设备，测试工作量较大。

3）统计相关法(www.daowen.com)

统计相关法是对被控对象施加某种随机信号或直接利用被控对象输入端本身存在的随机噪声进行观察和记录，并根据这些随机信号和噪声引起被控对象各参数的变化来研究被控对象的动态特性。这种方法可在生产过程正常状态下进行，可以在线辨识，精度也较高，但要求积累大量数据，并要用相关仪表和计算机对这些数据进行计算和处理。

上述3种方法测试的动态特性，表现形式是以时间或频率为自变量的实验曲线，称为非参数模型。其建立数学模型的方法称为非参数模型辨识方法或经典辨识法。它假定被控对象为线性的，不必事先确定模型的具体结构，因而这类方法可适用于任意复杂的被控对象，应用也较广泛。

此外，还有一种参数模型辨识方法，也称为现代辨识法。该方法必须假定一种模型结构，通过极小化模型与被控对象之间的误差准则函数来确定模型的参数。这类辨识方法根据不同的基本原理又分为最小二乘法、梯度校正法、极大似然法3种类型。

非参数模型（如阶跃响应和频率响应）经过适当的数学处理可转变成参数模型（如传递函数）的形式。

下面重点介绍两种常用的经典辨识法。