在现代工业生产中,控制系统对提升产能有着至关重要的作用,但在实际工程中控制系统的性能良莠不一,即使有好的性能,也会随时间推移逐渐下降,从而影响企业效益。基于方差指标的控制性能评估技术重在利用系统运行时的过程数据对控制系统的方差性能进行评估,通过评估结果可以时刻掌握控制系统性能状态,并为性能不好的回路提供参考基准。论文在分析现有控制性能评估技术的基础上,主要研究内容如下:1)针对单变量系统控制性能评估中,最小方差性能评估方法在实际应用中的不足和使用FCOR算法估计指标时需要噪声序列为已知条件这一限制,提出以广义最小方差为指标,并利用子空间方法估计未来时刻的广义噪声序列,进而对单变量控制系统性能进行评估的策略。首先介绍了单变量广义最小方差控制器的设计方法,以此控制器下的广义输出为基准定义广义最小方差指标,并推导了FCOR算法应用于广义最小方差指标时的计算公式。然后根据采集的过程数据构建系统广义输出信号,通过广义输出与过程数据构建的数据矩阵辨识未来序列的广义噪声信号,再将广义噪声信号与广义输出信号带入计算公式得到评估指标。最后以连续搅拌釜式加热器作为仿真对象验证了该方法的有效性。2)针对多变量控制系统实时性能评估中,最小方差性能指标因估计关联矩阵运算复杂导致的求取困难问题,提出了一种基于LQG权衡曲线的多变量实时性能评估方法。首先通过子空间辨识算法从过程数据辨识得到系统过程模型子空间与扰动模型子空间,然后以子空间矩阵推导LQG目标函数最优下的控制率,改变目标函数中的权重参数可得到不同的控制率,由不同控制率下的系统输入方差与输出方差绘制LQG权衡曲线,以此权衡曲线为工具,通过时间窗的移动得到不断变化的实时性能指标,再通过性能指标的变化趋势预测未来时刻性能的优劣,尽早发现系统潜在的隐患。最后以一例多变量模型为研究对象验证所提方法的有效性。3)基于对传统控制性能评估算法的分析,再结合上述所提的两种改进控制性能评估算法,开发了一套基于WEB的过程控制性能评估软件。该软件可以对用户上传的工业数据分析处理与保存,展示数据变化趋势与平均值、方差等基本统计数据,同时根据系统类型的不同提供回路相关的最小方差、广义最小方差、LQG等多种方差性能指标。软件集成多种控制性能评估相关算法,包括:平稳性分析、差分算法、时延估计、时间序列分析、系统辨识等,可从上传数据中全面多角度地挖掘控制回路性能相关的各类信息。返回给用户的信息除了相关指标数字,还有可视化的图形分析,帮助工程师快速了解当前系统的方差性能。最后以某化工集团的精馏塔过程数据对软件进行测试,验证了软件的实用性与可靠性。