在实际生产过程当中,控制系统工作环境往往比较恶劣,输入信号中不可避免的含有一些干扰噪声,称之为未知输入干扰信号,这对于控制系统的故障诊断的准确性产生很大挑战,而相应的未知输入观测器理论产生了。本文主要研究内容如下:本文介绍了在故障诊断发展过程中具有重要意义的伯纳德观测器故障诊断理论,这种方法是最早发展起来的故障诊断方法。研究了伯纳德检测滤波器的原理,其次给出了基于伯纳德观测器的故障诊断的数学模型表示形式,并对故障诊断中执行器和传感器的恒偏差、卡死和恒增益故障分别加以描述,并给出了伯纳德观测器在故障诊断中应用的可观测性条件。在第三章中首先介绍了特征结构配置故障诊断的原理方法,其次给出了基于特征结构配置故障诊断的结构化设计方法,并证明了观测器系统在原系统中的稳定性问题。最后在仿真设计中,将基于伯纳德观测器的故障诊断输出结果和基于特征结构配置的故障诊断输出结果进行了对比。卡尔曼滤波是一种最优估计理论,在本文当中着重描述了卡尔曼滤波方法在故障诊断中的应用途径。首先,介绍了卡尔曼滤波的发展过程和在实际工程中的应用状况。其次,介绍了卡尔曼滤波器故障诊断的原理以及具体实现方法。最后,根据通过对比伯纳德观测器诊断方法和卡尔曼滤波器诊断方法,可见基于卡尔曼滤波方法的故障诊断是有效性的。