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随着生产水平和科学技术的不断发展,现代控制系统的规模日趋大型化、复杂化。系统发生故障的可能性随之增加。为了提高控制系统的可靠性和安全性,人们迫切需要建立一个监控系统监视系统的运行状态,实时检测出系统发生的故障,并对故障原因、特征进行分析、判断,采取必要的措施,防止灾难性事故发生。最近三十年来,故障检测与诊断(FDD)算法及其在工业过程中的应用收到人们的日益重视。基于解析模型的故障诊断理论是二十世纪七十年代最早发展起来的,经过三十多年的迅速发展取得了许多研究成果,如参数估计方法、未知输入观测器方法、特征结构配置方法、等价空间(方程)法、H_∞最优化方法、强跟踪滤波器方法、微分几何方法等。本文以国家自然科学基金《一类非线性系统辨识建模理论与方法的研究》(No.60574051)为背景,开展了基于模型的动态系统故障诊断方法的研究,作者在查阅了大量相关文献的基础上,进行了深入研究,取得了一些研究成果如下:1.首先,综述了动态系统故障诊断技术的研究背景与发展现状。接着,研究了基于观测器方法的线性控制系统故障诊断技术的基本方法,主要介绍了未知输入观测器和故障检测滤波器两种重要方法的基本原理。2.研究了一类特殊的非线性系统—双线性系统的故障检测方法,主要介绍了双线性系统故障检测滤波器(BFDF)方法,对带有输出不确定性的双线性系统进行了故障检测,给出了BFDF存在的充分必要条件和设计BFDF的具体步骤。针对残差的方向性问题,又研究了一种基于等价控制的概念对双线性系统进行故障重构,而不通过残差来得到故障信号,实现双线性系统的故障诊断。3.针对非线性系统,讨论了一类具有未知参数的非线性系统的故障诊断方法,通过自适应观测器对状态值和未知参数同时进行估计,然后多次仿真比较分析,可实现故障检测,且证明了对未知参数的估计提高了故障诊断算法的有效性。4.针对采样数据系统,研究了一类基于观测器的非均匀采样数据多率系统的故障检测滤波器设计问题。利用提升技术和未知输入观测器来设计故障检测滤波器,并通过H_∞最优化设计方法给出最优解以及存在条件。并且通过数字仿真验证了本文所研究方法的有效性。