模型预测控制在复杂工业过程中得到了广泛的应用,但是实际中由于各种因素的影响性能会逐渐变差,因此对其性能进行在线监视并诊断下降的原因是非常有价值的。本文对控制系统性能评价的发展概况进行了综述,介绍了最小方差控制基准,主要研究了模型预测控制系统的性能评价问题,具体工作包括以下几个方面:(1)研究了最小方差和广义最小方差控制理论,介绍了利用最小方差和广义最小方差控制准则对单变量和多变量控制系统进行性能评价的方法,并给出了实例计算。(2)介绍了模型预测控制系统的性能评价准则,提出了利用残差的累积和图在线监视模型预测控制系统性能指标的方法,解决了传统的(X|-)-图很难在线检测出变化不大或存在严重自相关现象的性能指标变化的问题。(3)利用残差的累积和图对历史性能指标和设计性能指标在线监视的结果,把模型预测控制系统性能下降的原因分成两类,这些原因包括模型设备不匹配、不可测噪声的影响、输入饱和以及可测扰动的影响,最终利用观察操作变量和模型校验的方法判断原因类型。(4)利用Shell塔模型对模型预测控制性能评价的方法进行了仿真研究,通过仿真表明,残差的累积和控制图可以有效地在线监视模型预测控制系统的性能,历史性能和设计性能指标相结合的方法可以准确地识别出原因类型。