Este documento presenta un nuevo paso en la extensión de la identificación de subespacios hacia la identificación directa de modelos lineales invariables en el tiempo de descomposición armónica a partir de respuestas de sistemas no lineales y periódicos en el tiempo. La metodología propuesta se demuestra a través de ejemplos que involucran la dinámica no lineal y periódica en el tiempo de un vehículo aéreo micro con alas batientes. Estos ejemplos se centran en la identificación de la dinámica vertical a partir de varios tipos de datos de entrada-salida, incluyendo datos de entrada-salida lineales invariables en el tiempo, lineales periódicos en el tiempo y no lineales periódicos en el tiempo. Se utiliza un analizador armónico para descomponer las respuestas lineales periódicas en el tiempo y no lineales periódicas en el tiempo en componentes armónicos e introducir dinámicas espurias en la identificación, lo que hace que la selección del orden del modelo identificado sea un desafío. Un efecto similar es introducido por el ruido de medición. Se estudia el uso de métodos de reducción del orden del modelo y de ajuste del modelo en el proceso de identificación para recuperar la estructura de descomposición armónica del sistema conocido. Los modelos identificados se validan en los dominios de frecuencia y tiempo.