随着分布式计算机控制系统用于连续生产过程在线控制的迅速发展，在线确定和维持工业过程最优稳态工况在化工、冶金、石油和电力等部门起着越来越重要的作用。众所周知，在稳态优化控制中，系统的稳态模型起着非常重要的作用，从上个世纪以来，众多的学者已提出了很多关于辨识工业过程稳态模型的方法。本文的主要工作是针对多变量双线性工业过程和多变量双线性大工业过程，在现有辨识方法的基础上，进行了改进和创新，提出了一系列的辨识方法，获得了工业过程的稳态模型。本文所提出的方法，应用条件较弱，大量的仿真结果表明了这些辨识方法的有效性和实效性。 针对用静态模型描述的多变量双线性工业过程的稳态行为，本文提出了一种确定其稳态模型的新方法。该方法仅仅利用了设定点的阶跃信号作辨识输入信号，把对模型的未知矩阵辨识转化为求解一组矩阵代数方程组。针对用动态模型描述的双线性工业过程，本文提出了一种获取其稳态模型未知参数的强一致性估计的方法。同时还研究了稳态模型的可辨识性问题，并且给出了可辨识的充分条件。 针对动态双线性大工业过程，本文提出了获得其可分稳态模型的强一致性估计的分散辨识方法。该方法仅使用设定点的阶跃信号作输入辨识信号，并且每个子过程的输入输出和稳态模型的辨识都是在相应的局部单元完成的，因而大大减少了对过程的干扰和信息的交换量，该方法简洁，辨识精度高。