作为过程工业中最常用执行器—控制阀普遍含有粘滞非线性,而粘滞常常导致系统产生稳定的振荡,使生产的效益降低。本文对存在阀门粘滞的系统从两个方面进行研究:一方面,当系统出现振荡时,如何判断引起振荡的根源是粘滞还是其他原因,如过整定和外来扰动,是使系统恢复正常前必须要解决的关键问题,然而目前诊断振荡的方法大多是针对单个原因引起的振荡,对于实际中多种原因同时存在的情形,相关研究寥寥无几,并且判据不够严谨,特别是对粘滞是否是引起振荡的原因之一的判断。针对上述问题,本文提出了一套综合性的振荡诊断方法,包括基于自相关函数（ACF）的线性系统振荡诊断方法、基于网格搜索算法的Hammerstein模型辨识方法和基于模型的非线性振荡诊断方法。所提方法除了能够诊断单输入单输出（SISO）回路中的各种单种原因引起的振荡外,还能诊断多种原因共同引起的振荡,并且对粘滞是否是根源之一可以做出更为确切的判断。另一方面,粘滞在引起系统振荡时,会对系统的性能产生除时延外的额外限制,准确的求取含有阀门粘滞非线性的系统的性能基准,对维护系统性能的工程师来说是至关重要的。对于非线性系统的性能评价的研究,现有的方法大多需满足系统所含的非线性是可逆或可微的条件,而粘滞是不可微和不可逆的;即便是无需满足上述条件且适用于粘滞非线性的方法,要么需要大量的随机试验,要么没有考虑粘滞引起的额外的性能限制。为了克服上述问题,本文提出了一种适用于含有阀门粘滞的非线性系统的性能评价方法。该方法通过谱估计拟合出阀门近似线性模型,再利用带外部输入的自回归滑动平均模型（ARMAX）辨识估计出对象和扰动的模型;然后,利用估计出的对象模型和阀门线性近似模型建立开环仿真,再结合经验模态分解（EMD）,便可获得最小方差基准修正量;最后,加上用辨识出的有色噪声模型和时延计算出对应的线性系统的最小方差基准,便能获得含有阀门粘滞非线性的系统的最小方差基准。该方法无需大量试验,便可以得到包含粘滞引起的性能限制的更为准确的最小方差基准,从而对系统做出更为合理的性能评价。