流程工业中,受恶劣的工作环境、频繁的工况变化、材料和结构的老化等因素的综合影响,执行器不可避免会发生持续劣化,继而干扰其对工质的调节能力,最终使被控对象偏离预期的目标性能。目前,控制系统中执行器劣化发展过程的研究仍然存在诸多问题有待解决。本文从异常状态监测与诊断、劣化性能评价、剩余使用寿命预测以及控制系统自愈四个方面开展执行器劣化过程的相关研究工作,目标是实现执行器从正常运行开始,监测异常发生和异常模式,跟进评价劣化性能发展,准确预测退化失效时刻的功能,并最终达成包含劣化执行器的控制系统自愈的目的。主要研究成果如下:（1）设计了一种执行器异常状态监测、诊断方法。一方面,针对全工况运行模式下异常检测准确率低的问题,就稳态和动态工况分别提出了改进的非负矩阵算法,结合构建的执行器模型,计算T2和SPE统计量及其控制限,检测异常的发生。另一方面,针对早期异常状态被掩盖的问题,利用半非负矩阵分解算法提取不同异常数据的特征向量,相互组合构建二分类网络模型库。根据模型输出的静态距离的大小更新模型库,同时引入相似度量与静态距离融合形成异常判别指标,实现异常模式的诊断。仿真实验和水箱实验的对比分析充分证明了所述方法的高效性。（2）提出了一种基于运行数据的劣化执行器性能评估方案,实现对执行器退化过程的定性和定量评价。首先,通过引入参考信号,改进了传统的基于统计矩函数的重分形分析方法,有效克服幅值信息被忽略的问题。其次,基于这一算法,分别从重分形度、风险性以及有效性三方面设计了三个性能指标,利用构造的隶属度函数实现指标定量化、标准化。最后,根据指标结果建立了一套评价体系,将执行器的劣化程度定性分为“优”、“良”、“预警”、“中”、“差”五个等级。同时为了衡量执行器的动态退化过程,通过融合得到综合定量劣化指标。基于火电机组减温水调节阀的现场数据证明了该方法的有效性。（3）提出了一种基于Wiener过程的执行器剩余寿命时空间分布预测模型,旨在解决当前研究忽略执行器在不同指令开度下的劣化差异问题。该模型最大的创新之处在于,在传统的Wiener退化模型的基础上,添加了执行器的开度退化函数,从而改进成执行器退化量与时空间的二元函数,并在此基处上引入修正系数,实现模型差异的自适应。通过极大似然估计的方法获取模型参数,采用Kalman滤波器实现参数的在线更新,最终得到执行器的剩余使用寿命概率密度分布函数,实现寿命预测。该模型在基于DAMADICS的开环以及闭环仿真实验中,与传统算法进行比较,充分证明了本文方法的准确性和优越性。（4）提出了一种基于无模型自适应控制的自愈方法,实现包含劣化执行器的控制系统的自愈调节。首先,基于紧格式动态线性化数据模型,融合执行器的部分失效故障和偏置故障模型。然后,依据在期望输入端添加补偿信号的思路,重新推导控制律,实现控制系统在执行器劣化的情况下依旧能保持标称状态下的控制性能的功能。严格的理论分析证明了所设计控制律的稳定性。最后,通过数值仿真实验、模型仿真实验以及基于dSPACE的半物理气动阀实验进行验证。设置了多种执行器劣化模式,检验控制方案的性能。