由于热工过程被控对象的非线性、大迟延、时变等特点，一方面使得难以对其建立比较精确的数学模型，另一方面使得传统的控制方法难以获得令人满意的控制效果。因此需要研究新的建模方法和控制策略。　　在实际生产过程中，对象经常受到各种各样的扰动影响，除了可测扰动，还包括不可测扰动。不可测扰动严重影响了控制系统的控制性能。因此在控制系统设计的过程中需要采取措施来避免不可测扰动的影响。　　此外，控制器在实际运行过程中，由于受到各种变化因素的影响，控制器性能会逐渐恶化，最终导致实际性能与设计要求有很大差距，导致控制质量下降。为了保证控制系统安全、高效、优质、低耗地运行，需要对控制器性能进行评估。　　本文根据热工过程特点和运行要求，以及实际运行过程中遇到的不可测扰动和性能下降等问题，研究采用基于现场数据的模糊模型辨识和预测控制，并对控制系统进行性能评价，主要研究内容包括:　　1、根据热工对象特性，采用基于现场数据的模糊模型辨识方法，建立热工对象的模糊模型，并进行模型结构和参数辨识;研究了包括热工对象的闭环可辨识性、输入型号的可激励性以及模型阶次的确定等问题;最后给出基于现场数据的模糊建模和辨识方法的具体步骤并进行仿真实验。　　2、针对热工过程实际运行过程中存在的不可测扰动的作用，提出一种考虑不可测扰动的模糊模型预测控制算法，设计一种多步扰动预测器，并给出仿真实例分析算法的控制性能。最后建立考虑不可测扰动的过热汽温模糊模型预测控制系统，进行仿真实验。　　3、针对模型预测控制系统在运行过程中性能下降的问题，在最小方差基准的基础上提出采用基于多步预测偏差的性能评价方法，并通过仿真实验分析该方法在评价预测控制系统性能上的有效性。