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文献综述
一、课题目的和意义模型预测控制MPC（Model Predictive Control）是70年代末发展起来的新型计算机控制算法，经过多年的理论研究和应用实践，MPC在算法改进和理论分析方面都有很大的发展[1]。
MPC作为一种复杂工业过程控制和优化的有效手段，在工业投入运行初期可以获得良好的性能，但在运行一段时间后，其控制性能会逐渐变差，损害企业利益。
因此，使用一定的评价理论检测控制器性能是否下降，确定性能恶化程度是非常必要的[4]。
如今的时代是信息丰富的时代，是大数据融合的时代，是社会快速高效发展的时代。
我们追求对各种信息和数据的有效合理运用，追求从已有的数据中分析出可靠的信息[2]。
预测控制系统性能评估软件具体可描述为：分析预测控制系统的输入输出数据，以此为依据对控制系统在不同工况下的性能进行定量分析，对常见的预测控制系统性能进行评估并给出评估结论[14]。
二、国内外工业预测控制软件发展现状国外先进预测控制软件出现于上个世纪70年代末，进过10多年的发展，已经形成了以DMC、Setpoint、Profimatic和Asersa等专业公司为代表的先进控制软件供应商和服务商，并于上个世纪90年代初进入中国市场。
目前，国外预测控制软件的主流供应商及其产品包括：AspenTech公司的Apollo（非线性预测控制软件）、Honeywell公司的Profit系列产品、Rockwell公司的Process Perfecter（非线性预测控制软件）以及Yokogawa公司代理的Shell SMOC产品等。
国内预测控制软件的研发始于始于上个世纪90年代中期，特别是浙江中控软件技术有限公司开发了具有自主知识产权的领先的先进控制和优化软件APC-Suite。
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