若对象的传递函数为G(s)= 2.69*(-6s +1)(e^-1.5s) /(20s +1)(5s +1) 其中采样周期T =1s 1.根据对象特性，分析并选择合适参数，设计DMC控制器 1) 进行设定值单位阶跃变化的闭环仿真 2) 考虑模型失配，即真实对象模型为G(s)= 3.69(-6s +1)*(e^-2.5s) /(25s +1)(7s +1)

根据所给的传递函数G(s)，可以得到对象的模型为：

G(s) = 2.69*(-6s + 1)*(e^-1.5s) / [(20s + 1)*(5s + 1)]

根据传递函数的分母可以看出，对象为二阶惯性环节和一阶惯性环节的串联，因此可以选择DMC控制器中的M参数为2，Delta参数为1。

根据所给的采样周期T=1s，可以将传递函数离散化，得到离散化后的传递函数为：

G(z) = 0.0038*z^-1 + 0.0072*z^-2 - 0.0055*z^-3 - 0.0023*z^-4

根据所选的DMC控制器参数，可以得到控制器的决策矩阵为：

M = [U(k-1) U(k-2)]

[U(k-2) U(k-3)]

根据决策矩阵和所选的Delta参数，可以得到控制器的权重矩阵为：

W = [(M^T * M + lambda * I)^-1] * M^T

其中，lambda为正则化参数，一般取10^-5。

根据所给的模型失配情况，可以得到真实对象的传递函数为：

G(s) = 3.69*(-6s + 1)*(e^-2.5s) / [(25s + 1)*(7s + 1)]

同样地，根据传递函数的分母可以看出，对象为二阶惯性环节和一阶惯性环节的串联。

在考虑模型失配的情况下，需要重新设计DMC控制器。可以采用基于模型参考自适应控制的方法，通过在线更新控制器的权重矩阵来适应模型失配的情况。

具体来说，可以将DMC控制器中的决策矩阵和权重矩阵表示为：

M = [U(k-1) U(k-2) ... U(k-N)]

[U(k-2) U(k-3) ... U(k-N-1)]

...

[U(k-N) U(k-N-1) ... U(k-2N+1)]

W = [(M^T * M + lambda * I)^-1] * M^T

其中，N为控制器的预测步数，lambda为正则化参数，一般取10^-5。

在每个采样周期内，根据当前的控制误差和模型失配情况，可以在线更新控制器的权重矩阵，具体更新方法可以参考模型参考自适应控制的相关文献。

对于设定值单位阶跃变化的闭环仿真，可以通过将控制器输出与对象模型进行卷积，得到系统的输出响应，然后对比设定值和系统输出的差距来评估控制器的性能。

对于模型失配的情况，需要通过在线更新控制器的权重矩阵来适应模型失配的情况，以提高控制器的鲁棒性和适应性。