在现代工业过程中,元器件的失效或人员操作不当常常导致执行器与传感器故障,这会引起系统性能的下降,甚至发生严重的事故,因此提高系统的可靠性与安全性对于控制系统有着重要的意义。目前现有的关于故障重构与容错控制的结果大多是基于线性模型或是考虑单一故障。由于工程系统的结构越来越复杂,很多系统呈现参数跳变特性与非线性特性。而针对这种复杂动态系统的故障重构与容错控制问题的研究仍然很少。因此本课题将在马尔科夫跳变系统、半马尔科夫系统、离散非线性系统等复杂系统中考虑对于执行器故障、传感器故障以及多类型故障耦合情况下的故障重构与容错控制问题。本论文将结合随机控制理论、滑模控制理论、自适应控制理论、观测器设计等技术方法,对复杂动态系统的故障重构与容错控制问题展开深入研究,论文主要研究内容如下:针对带有时变时滞的非线性马尔科夫跳变系统,在第二章中考虑了执行器故障的重构与容错控制问题。提出了自适应观测器设计方法来重构系统状态与执行器故障。该观测器可以对不同种类的故障进行准确的估计,包括时变故障与定常故障。在本章内容中,考虑的执行器故障为导数有界,这意味着故障的界可以充分大。基于状态和故障的观测值,设计了容错控制器来保证闭环系统的稳定性。根据所给定的线性矩阵不等式,可以方便的计算出所需的设计参数。对于带有时变状态转移速率矩阵的半马尔科夫跳变系统,第三章考虑传感器故障下的状态估计与容错控制问题。首先通过线性变换将原始系统分解为两个子系统,第一个子系统只存在外部干扰,第二个子系统只存在传感器故障。分别针对两个子系统设计了两个鲁棒观测器。通过在每个观测器中引入的滑模不连续项,抑制了干扰与传感器故障对于系统状态估计的影响,并且该方法可以避免观测器维数过高的问题。提出了基于积分滑模的控制方法来保证系统的随机稳定性,该方法可以同时镇定状态估计空间与估计误差空间,并且保证了滑模面的可达性。第四章中考虑了具有不完整模态信息随机跳变系统的同时执行器失效与传感器故障的容错控制问题。首先将传感器故障与系统状态增广得到了一个新的增广描述系统,针对新得到的增广系统设计了自适应鲁棒观测器来同时重构系统状态、执行器效率因子与传感器故障。基于得到的观测值,设计了自适应滑模容错控制方法。在该设计中,将通过自适应控制技术来抑制外部干扰,并不需要知道干扰的准确信息。针对于同时带有执行器故障与传感器故障的离散非线性系统,考虑故障重构与容错控制问题。在第五章中,首先将离散的非线性系统通过T-S模糊模型来表示,通过增广技术将系统状态、执行器故障与传感器故障增广为一个新的系统,并采用分段容错控制方法保证闭环系统的稳定性。考虑基于滑模技术的容错控制方法在数字通讯网络的应用问题。在第六章中,执行器故障模型更具一般性,包括执行器完全失效、执行器部分失效、执行器卡死情况。在网络环境中,传感器数据与控制信号需要通过数字网络分别传输到控制器端与被控对象一侧。通过获得的状态的量化值,提出新的自适应模糊机制逼近未知的非线性项。研究了基于量化信号的滑模容错控制方法来镇定闭环系统,该方法可以完全抑制量化现象与故障对于系统稳定的影响,并保证了滑模面的严格可达性。