随着生产力和科学技术水平日新月异的发展,现代工业控制系统的规模日趋大型化、复杂化,系统故障发生的几率也随之增大。为了保障控制系统的安全性和可靠性,设计出有效的故障检测系统就显得非常必要。该检测系统能对控制系统的故障进行实时监测,并进行预警,达到减少损失的目的。基于观测器的故障诊断方法是基于模型的故障诊断方法中一种有效手段。由于实际系统建模过程存在模型不确定性、未知扰动等因素的影响,因此本文重点研究了具有模型不确定性线性系统的鲁棒故障观测器设计的问题。由于以往具有不确定性系统的鲁棒故障观测器设计方法采用迭代LM工算法,该算法容易使得故障观测器设计参数陷于局部最优解,针对这种情况,本文采用了模型匹配的算法。为了较好的保证故障检测系统对故障的检测率,参考模型的设计采用了给定故障检测率,降低故障误检率设计指标。并给出了不确定性系统的鲁棒故障观测器设计参数的LMI形式。最后引用算例,并和给定故障误检率优化指标下参考模型的设计方法进行了对比,验证了本文设计方法的有效性。同时在实际控制系统中,对于不确定性可能具有实数对角形式的情况,按照以往范数约束的不确定性的处理方法,势必会引入设计的保守性,从而导致鲁棒故障观测器系统的故障检测性能效果不理想,针对此情况,本文引入了结构奇异值理论。该理论在处理具有对角性质不确定性线性系统的鲁棒性能、鲁棒稳定性问题时具有较小保守性的优势。通过一系列的化简,将系统的故障观测器设计问题转化为具有对角特性不确定性线性系统的鲁棒稳定性问题,给出了鲁棒故障观测器设计参数的充分条件。最后通过算例表明,该算法在改善故障观测器设计保守性方面有一定的效果。证明了算法的可行性。