摘要
随着工业自动化程度的不断提高，控制系统在保障工业生产安全、提高生产效率和产品质量方面扮演着至关重要的角色。
控制器的性能优劣直接关系到整个控制系统的稳定性、可靠性和效率，因此，对控制器性能进行科学、有效的评价与监测显得尤为重要。
传统的控制器性能评价与监测方法通常依赖于精确的数学模型和大量的先验知识，但实际工业过程往往具有非线性、时变性、强耦合等特点，难以建立精确的数学模型，限制了传统方法的应用。
而机器学习作为一种强大的数据驱动方法，近年来在模式识别、故障诊断、智能控制等领域展现出巨大的潜力，为控制器性能评价与监测提供了新的思路。
本文首先阐述了控制器性能评价与监测的研究背景及意义，并对相关概念进行解释，然后分别从评价指标体系、评价方法、监测方法三个方面对基于机器学习的控制器性能评价与监测研究现状进行综述，最后对该领域未来的研究方向进行了展望。
关键词：控制器性能；性能评价；性能监测；机器学习；数据驱动
控制系统作为现代工业自动化的核心，其性能优劣直接影响着工业生产的安全、效率和质量。
控制器作为控制系统的核心部件，其性能决定着整个系统的控制效果。
因此，对控制器性能进行科学有效的评价和监测，及时发现并排除潜在的性能问题，对于保障工业生产安全、提高生产效率、降低生产成本具有十分重要的意义。
控制器性能评价是指利用一定的指标体系和方法对控制器在实际运行过程中的控制效果进行定量或定性的评估。
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