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控制系统性能评价是工业过程控制中的重要研究课题，工业应用结果表明：性能评价技术可以有效提高工业过程的性能。近年来，工业界对控制系统性能要求的提高极大地推动了控制器性能评价的研究。本文着重以Harris提出的基于最小方差控制的性能评价方法为基础，提出了使用自适应滤波器的时间序列分析技术，在评价过程中提出通过训练建立系统输出和噪声的自适应线性系统模型，采用自适应滤波器来辨识噪声和输出间的AR模型，在对给定系统进行训练的过程中，通过不断调整网络权值和阈值，最终使网络输出能够精确的跟踪系统输入，实现系统噪声和输出间模型的自适应辨识，从而实现对控制器的性能评价。控制系统性能评估的方法主要可以分为两类：确定性和随机性方法。本文从这两种方法出发，对单回路控制系统，串级控制系统，前馈-反馈控制系统的最小方差性能评价算法进行了理论研究，并利用MATLAB／SIMULINK对单回路和串级控制回路的确定性能和随机性能进行了一定的仿真研究。本文最后将该评价技术应用到实际工业过程控制系统中，对DMF回收系统中的控制器性能进行了分析，分析结果表明自适应滤波器在模型辨识中具有一定的实践意义，并且可以作为实际工程中控制器性能评价软件的开发的一种简单的实现方法。