故障诊断与容错控制技术在提高动态系统可靠性中扮演了关键角色,随着控制理论的发展以及多学科综合技术的应用,在系统设计中对设备提出了高性能指标、高可靠性、高安全标准。基于解析模型的故障诊断与容错控制方法具有效率高并且无其他硬件冗余的特点,动态系统解析模型描述的准确性决定了基于解析模型的故障诊断与容错控制方法的有效性及精确性,由于系统的非线性本质特性以及其描述的全面性,因此可很好的表征动态系统,但是与此同时,系统复杂性的加大也增加了系统出现故障的概率。设备的合理操作或者降低其运行性能指标可避免设备崩溃甚至机毁人亡,尤其对于安全至上的系统。因此,故障诊断与容错控制技术在理论和实际应用中都具有重要意义。本文针对故障诊断与容错控制中的热点及难点问题,综述最新研究成果,分别研究了不确定线性系统以及不确定非线性系统的鲁棒故障诊断与主动容错控制技术,主要研究工作如下:针对一种系统干扰分布矩阵已知的不确定线性系统,研究了一类带有未知输入扰动的不确定线性系统的鲁棒故障诊断问题,提出了一种系统干扰分布矩阵已知的H_-/H_?故障诊断观测器设计方法,解决了传统故障诊断技术对干扰鲁棒性以及对待检故障敏感性差的不足。采用Schur补引理将H_-/H_?故障诊断观测器的设计转化为LMI表述,在故障决策单元,提出的自适应门限有效改善了故障诊断过程中存在的误报和漏报。借助凸优化问题的数值计算实现了故障诊断观测器的设计,从而使设计过程便于实现。针对一种系统干扰分布矩阵未知的不确定线性系统,研究了一类带有未知输入扰动的不确定线性系统的鲁棒故障诊断问题,提出了系统干扰分布矩阵未知的故障诊断算法,实现了残差对干扰的解耦。为改进传统未知输入故障诊断观测器(UIO)假设系统未知扰动分布矩阵已知的不足,提出了带有模型预测的未知输入故障诊断观测器(MEP-UIO)算法。为了得到最优的系统干扰分布矩阵的估计,采用最优化理论,提出了满足关于扰动分布矩阵的目标函数为最小的系统干扰分布矩阵的估计算法。此外,提出的故障诊断系统增益矩阵的设计方法可使得系统的状态估计误差方差最小。针对带有未知扰动及执行器故障的不确定线性系统,提出了广义故障诊断观测器(GFDO)及主动自适应容错控制(AFTC)算法。与传统算法基于扰动已知或者范数有界的假设不同,依据Gronwall引理,提出了一种满足系统稳定的扰动的约束条件。提出的GFDO在定义的性能指标下能同时估计系统故障及系统状态信息。此外,根据得到的故障及状态估计信息,提出了主动自适应容错控制算法,保证了系统在复杂故障模式下的良好容错性能。当GFDO诊断出系统故障时,控制输入由预设的控制器切换到重构的容错控制器以达到容错目的。针对带有未知输入扰动的Lipschitz不确定非线性系统,提出了鲁棒故障诊断观测器设计方法。为解决传统算法假设未知输入扰动范数有界的不足,提出了一种满足系统稳定的未知扰动的约束条件,验证了一类系统在假设的范数有界扰动下是不稳定的。为保证故障诊断算法的鲁棒性,定义了鲁棒性性能指标,通过Gronwall引理,得到了鲁棒性性能指标约束条件,且条件保证了提出的鲁棒故障诊断观测器为渐近收敛。为便于工程实践,通过极点配置设计了故障诊断观测器增益矩阵。在故障决策部分,提出了有理论依据的诊断门限,避免了传统算法假设门限恒定的不足,当系统出现故障时,残差大于门限阈值,因此可判断故障是否发生。针对一类带有未知输入扰动及执行器故障的Lipschitz不确定非线性系统,提出了主动自适应混合容错控制算法。提出的算法包括扰动估计观测器以及鲁棒广义故障诊断观测器,相比传统算法假设扰动已知以及采用恒值增益的容错控制器,提出的算法对动态系统的约束条件更少、适用范围更广。此外,提出的主动自适应混合容错控制器不仅能够保证系统平稳运行,而且能保证故障系统理想的状态响应效果,提出的算法拓展了故障诊断与容错控制技术的适用范围。