分布参数系统具有时空演变特征,能更准确地刻画实际系统,具有广泛的应用背景.鉴于此,研究分布参数系统具有重要的理论意义与实际应用价值.本文基于Lyapunov稳定性理论,结合It?o微分公式,利用黎卡提方程、微分算子特性和事件驱动控制、模型降阶、自适应控制等方法,通过传感器对分布参数系统进行测量数据,执行器在系统中执行控制任务,研究了基于传感器/执行器的分布参数系统的稳定、滤波、最优控制以及容错控制等问题.主要工作有以下几个方面:1.研究了利用非并列的移动传感器与移动执行器提高分布参数系统与随机分布参数系统的稳定性能问题.分别得到保证系统更快趋于稳定时,移动传感器与移动执行器节点的移动轨迹.通过仿真比较与研究,可以看出移动传感器与移动执行器在增强系统稳定性能方面的优越性.2.探讨了利用非并列的传感器与执行器对分布参数系统与随机分布参数系统进行状态估计的问题.通过设计带耦合项的分布式一致性滤波器,使其分别渐近收敛于分布参数系统与随机分布参数系统,形成稳定的误差演变方程,保证系统能够获得较好的状态估计.3.基于事件驱动控制,研究了分布参数系统中执行器的最优切换问题.通过设计合理的状态观测器与事件驱动条件,确立了不等长的时间序列,并获得事件驱动控制环与最小事件的时间间隔都是有界的.同时利用线性二次型最优控制,得到了执行器的最优切换策略.仿真结果说明了所提方法的有效性与优越性.4.研究了分布参数系统中单个执行器与部分传感器被激活时出现故障的检测与容错控制问题.针对有限维降阶模型,提出了一类检测观测器得到一组对应的时变阈值,保证执行器故障被检测出.在执行器故障未知条件下,设计一类自适应诊断观测器对执行器故障进行估计.基于执行器最优切换策略,保证发生故障的执行器能够尽快切换到正常执行器.随后,给出传感器故障检测与容错控制的方法.同时,基于奇异扰动算法,进一步获得了无穷维系统中执行器与传感器故障检测的充分性判据与容错控制的方法.5.针对分布参数系统中多个执行器被激活的情况下,研究了基于模型的故障检测与容错控制问题.设计了一类检测观测器对每一个执行器单独进行故障检测,确定了故障发生的位置.并在故障发生之后,通过构造自适应诊断观测器获得了对应的执行器故障诊断算法.同时,基于故障参数的在线估计,建立了控制器的自动重构机制对每一个执行器故障进行调整,使得闭环系统性能保持稳定,同时不影响其他执行器的正常运行.