异步电动机（Induction Motor,IM）凭借其性能可靠、运行高效、坚固耐用和造价低等优势,被广泛应用于伺服驱动系统和现代工农业生产中。然而,由于IM系统为具有多变量、强耦合、未知负载干扰和不确定参数等复杂特性的非线性对象,传统的控制方法诸如矢量控制、直接转矩控制等难以实现良好的动静态控制效果。同时随着数字计算机和微处理器的飞速发展,现有的工业生产控制算法多通过数字控制器进行采样控制,与连续控制方法相比,离散控制方法更易于描述实际控制问题。此外,在IM系统中恶劣工况、负载扰动和电网扰动等可能会使逆变器中的功率开关管损坏,导致逆变器输出电压畸变,影响电动机的各项性能指标甚至对设备及人身安全造成严重的损害。因此,针对IM离散系统研究一种故障发生后仍能保证预期位置跟踪性能的容错控制方法,成为亟待解决的问题。本文结合指令滤波反步法、离散控制、神经网络和观测器技术提出了考虑电压突降和偏置故障的IM离散容错控制方法。论文的主要研究成果如下:（1）针对一类单输入单输出非线性离散系统,基于指令滤波技术和神经网络控制,构建了考虑执行器故障的离散容错控制器。首先,结合指令滤波反步法和误差补偿信号,在避免“因果矛盾”的同时消除了指令滤波器造成的滤波误差影响,实现了更好的控制精度;其次,利用神经网络技术和自适应控制处理未知的失效因子和偏差故障函数;最后,构造Lyapunov函数并分析了系统的稳定性。（2）针对IM系统中因逆变器功率管开路导致的电压突降和偏置故障,设计了离散动态面容错控制方法。首先,使用欧拉公式建立考虑电压突降和偏置故障的IM系统离散模型;其次,通过动态面技术克服了“因果矛盾”和虚拟控制信号频繁差分所导致的“计算复杂性”问题;并利用自适应神经网络技术逼近含有电压突降系数和偏差故障函数的未知函数。仿真实验证明,在故障发生后所设计的离散动态面容错控制器仍可很好地实现预期的位置跟踪性能,抑制了电压突降和偏置故障对控制性能的不良影响。（3）本文进一步考虑IM系统因振动或湿度等因素造成的传感器精度下降和因成本受限无法安装速度传感器等情况,构建了基于降维观测器的离散指令滤波容错控制器。设计自适应观测器估计IM系统的转子角速度,节约了系统的成本,具有更广泛的工程应用价值。通过仿真对比实验,与动态面容错控制方法相比,所提出的指令滤波容错控制方法凭借误差补偿机制,更有效地克制了电压突降、偏置故障和负载扰动的影响,具有更强的鲁棒性,达到了更好的精度。