模型预测控制(MPC)是在20世纪70年代末开始出现的一种基于模型的控制方法,已被广泛应用于石油、化工、电力和航空等工业控制领域。动态矩阵控制、模型算法控制、预估控制和内模控制都是由模型预测控制延伸发展而来,然而使用这些新型控制策略的前提是用户对模型预测控制理论和系统辨识有很好的掌握。其中动态模型扮演着十分重要的角色,其准确与否直接影响到控制器性能,因此工业对象建模和辨识是工业模型预测控制应用的难点。工业过程对象缓变、传感器仪表老化、以及生产环境变化都将导致动态模型误差增加。在工业生产过程中若能预先诊断出失配模型,及时对失配模型进行在线修正,能够避免因维护动态模型而造成的高成本,同时降低用户的技能水平要求。本文针对动态模型失配问题,研究MPC的运行控制、系统辨识和模型诊断功能的一体化系统的设计与实现,此开发对过程控制的MPC应用延伸具有重大现实意义。论文主要工作是提出了一个远程模型诊断与MPC系统结合的实现方案；消化所提的外加低幅测试信号的MPC模型误差诊断方法；采用集中式架构的分布式系统设计,分别搭建诊断实验客户端和远程诊断服务端,使用XML-RPC网络通信接口负责节点间的数据交互,对模型误差诊断系统与工业现场主控机进行物理分离,为远程模型误差诊断提供简单有效的途径。可远程实现MPC的运行控制、系统辨识和模型诊断功能的一体化。可辅助用户根据远程模型诊断结果对失配模型进行选择性重新辨识,保证MPC控制性能,减少额外维护成本,为工业生产的经济、高效和安全运行提供了更好的保障,提升MPC产品的实用性。