现代机电产品正在变得越来越复杂,在对功能和性能要求越来越高的同时,对可靠性和安全性的要求也越来越高。容错纠错技术是提高机电产品可靠性与安全性的有效手段。本论文以机电产品容错纠错设计与仿真技术的研究为主线,对多种软件、硬件容错技术和容错算法进行了较为深入系统的研究。提出了一种冗余布线容错策略和两种染色体适应度评估的方法,冗余布线不仅可以实现对故障单元容错,而且可以对故障连线资源容错,染色体适应度评估可以保证从进化后得到的满足电路功能的多种电路中选择到最优电路。分别研究了针对细胞故障和线轨故障的错误检测机制。设计了一个基于胚胎型仿生硬件的并行容错系统,仿真结果表明该系统能很好地完成预期的容错功能,保证系统工作的可靠性。提出了一种基于CORBA(Common Object Request Broker Architecture) PPF (Pluggable Protocols Framework)的软件容错中间件模型,该模型具有高度的可配置性,并且遵循容错CORBA协议,维护了ORB(Object Request Broker)本身的互操作性和可移植性。在容错策略的实现上,提出了容错策略的对象化实现方法,使容错策略具有灵活配置性和可扩展性,程序设计时可以根据需求充分利用成熟的容错策略,得到了系统更好的容错性能和更高的可靠性。在错误检测方面,提出了冗余级进式检测方法,增强了检测性能,可以避免单点失效和误检,同时也增大了错误覆盖率避免了漏检。基于对已有几种软件容错调度研究成果的研究和分析,提出了一种新的基于计划周期预测表的PPPA算法(Planning Period Prediction based Algorithm),该算法通过制定计划周期替代部分调度表和预测表,达到了精确预测主部分可执行性同时减小调度开销的目的。该算法在执行出错后会修订预测表,在时间片充足时容许出错任务重新执行,保证了更多主任务的成功执行,提高了成功执行的主部分所占时间比率,减小了浪费的CPU时间。通过编程模拟测试,验证了该算法的有效性。思维进化计算(Mind Evolutionary Computation,MEC)是一种新型的智能计算方法,能有效地克服遗传算法中存在的一些缺陷,但也存在着进化速度较慢的不足之处。为了提高思维进化计算的进化速度,在该算法中引入了三个自适应因子,建立了一种自适应思维进化算法(Adaptive Mind-Evolutionary Algorithm,AMEA)。基于自适应思维进化算法,构造了一种自适应思维进化容错控制(Adaptive Mind-Evolutionary Fault-Tolerant Control,AMEFTC)系统,可实现控制律的在线重组,使系统在发生故障后仍能维持正常系统的静态和动态性能,从而实现了对系统故障的容错控制,通过仿真实例验证了这一控制律重组容错方案的可行性和有效性。本论文研究了多种容错纠错设计与仿真技术和容错算法,为机电产品的容错纠错功能的实现和应用提供了一套行之有效的理论、方法与技术。