当前,控制领域的研究主要集中在模型的辨识、控制器的设计、控制系统的鲁棒性等方面,而很少对运行中的控制系统性能进行评价。事实上,,很多控制系统在实际运行时难以达到设计的性能要求。因此,如何从生产过程的日常运行数据中获得一些有关控制系统的性能信息,从而能够早期识别、诊断控制系统的性能问题是现场工艺和控制人员都很关心的问题。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系统性能评价与诊断的研究。本文首先详细介绍了当前应用最广泛的最小方差准则的性能评价方法。最小方差准则对控制系统的性能可以提供一个有实践意义的参考点,仅需要过程的常规操作数据和时间延迟特性。通过比较现有控制系统的输出方差与最小方差进行控制系统性能评价,来评价控制系统性能的优良。文中分别介绍了单变量、多变量的控制系统性能评价方法,并进行了仿真分析,结果表明该方法是一种有效的性能评价方法。在此基础上,对特定结构的PID控制系统以及带前馈的PID控制系统,采用了基于PID控制器可实现的最小方差来对系统进行性能评价。仿真结果表明,该方法对系统性能评价结果要优于采用最小方差的方法。最后对多变量过程控制系统,采用基于主元分析的方法进行性能评价。该方法利用主元分析法可以将多个变量降维解耦的性质,把相互耦合的多变量变成相互独立的低维模型,再对控制系统进行性能评价。仿真表明,基于主元分析的方法是一种可行的性能评价方法,相对于原多变量控制系统评价方法使用简单。文中将该方法分别应用到对连续工业过程和间歇工业过程的性能评价中,表明基于主元分析的方法是一种实用的过程控制系统性能评价方法。