随着时代的进步,自动化程度的提高,随机系统在人类社会生产活动中的应用越来越广泛,它涉及火力控制系统、工业过程控制、经济模型控制以及生物医学等领域。在随机控制系统中,连续时间随机系统是其中一个重要的分支,它常可由一个随机微分方程来描述。对实际系统精确建模,然后再制定适当的控制策略,使系统达到稳定一直以来是学者们的关注点。随着研究的深入,建模后的系统变得愈发复杂,它们通常包含时滞、不确定参数、非线性及外部干扰等。特别是当系统发生突发的执行器故障或传感器故障时,如何根据故障信息,采取相应的容错控制策略,确保系统稳定并满足预期的性能指标对我们提出了更高的挑战。论文基于滑模控制理论,并充分的利用Lyapunov泛函、自适应控制及线性矩阵不等式等方法,深入研究了两类随机系统在发生故障时的容错控制问题。本文的主要工作如下:首先,针对存在执行器加性故障的非线性不确定时变时滞Markov跳变系统,设计了非脆弱滑模观测器。根据故障估计值设计自适应补偿控制律,使得系统能够达到稳定并具有无源性能。其次,对于一个同时存在执行器故障与传感器故障的Markov跳变系统,设计增广滑模观测器。文章给出了一个故障估计策略,使得系统执行器加性故障无论是常数,还是时变的,都能更精确的估计出来。在此基础上设计滑模控制律,使得系统能够达到稳定并具有H∞性能。最后,考虑驻留时间满足Weibull分布的半Markov跳变系统的容错控制问题。对于同时存在执行器失效和执行器卡死的情况下,引入列满秩因式分解方法和自适应技术,而应用模糊逻辑系统来近似的表征上界未知的非线性函数。基于滑模控制方法,得到半Markov跳变系统渐近稳定的充分条件。