近年来,国家对燃煤电厂污染物排放的标准日趋严格,燃煤电厂SCR（selective catalytic reduction）脱硝系统的控制优化研究显得尤为重要。SCR脱硝系统是一个典型的存在输入输出约束的大迟延非线性对象。由于模型预测控制（model predictive control,MPC）可以直接处理过程约束和大迟延特性,并具有内在的容错和隐式解耦能力,在SCR脱硝系统的控制中具有广阔的应用前景。但对于SCR脱硝过程,随着运行时间的不断增加,催化剂会不断消耗,脱硝被控过程的动态特性会不断发生变化,从而使预测控制所建立的脱硝过程模型与实际脱硝过程的动态特性逐渐产生偏差。由于MPC本质上是一种依赖于模型的控制方法,当模型偏差超过一定范围,如果不及时采取相应措施,将严重影响SCR预测控制系统的控制性能,并可能造成脱硝效率降低和超标排放。本文针对SCR脱硝预测控制系统,从控制系统的可维护性角度出发,研究了SCR脱硝预测控制系统的性能评价、诊断及修复问题。首先研究了基于名义灵敏度函数的SCR脱硝预测控制系统的性能评价方法,用于实时监控SCR回路的控制性能;当控制性能下降时,通过基于相对灵敏度指标的性能诊断方法对造成系统控制性能下降的原因进行诊断,主要目的是区分模型失配和不可测扰动;当出现模型失配时,通过基于过程模型比的模型失配诊断方法进一步确定模型失配的类型,最后利用基于自协方差的回路性能修复方法得到模型失配量的估计值,进而实现性能修复。