混杂系统,是指一类同时存在连续、离散状态,且二者相互作用、相互耦合的复杂系统。许多的大规模复杂工业控制系统都属于混杂系统,这类系统的混杂性增加了故障的复杂程度,给故障诊断带来了挑战。然而,现有的混杂系统故障诊断方法仍有不足之处,需要提出更加准确、有效的方法。本文针对混杂系统中可能发生的各种故障,研究了基于粒子滤波算法的故障诊断问题。在建立混杂系统模型的基础上,对故障进行分类,结合改进粒子滤波算法,对混杂系统的故障诊断方法进行了研究。通过仿真实验分析,验证了该方法的可行性,对提高混杂系统安全性及可靠性具有重要的理论意义。本文的主要内容包括:(1)以机动目标跟踪系统这类混杂系统为研究对象,使用混杂自动机建立了系统模型。分析了粒子滤波算法在混杂系统中的优势,推导了基于粒子滤波的混杂系统状态估计方法。通过仿真,对上述方法进行了有效性验证。(2)基于混杂系统的状态空间模型,对混杂系统中可能出现的故障进行了抽象分类。推导了故障估计值的计算方法,改进了粒子滤波算法,并结合假设检验理论,提出了一种故障诊断方法。结合故障特征矩阵,实现了故障的分离及辨识。通过故障注入的方式,模拟了不同类型的混杂系统故障,仿真结果表明了该故障诊断方法的可行性。(3)使用混杂自动机建立了CTCS-3列车运行混杂模型,使用Simulink工具建立了列车运行仿真模型,实现了列控系统的基本功能。分析了可能引发列车超速的故障原因,将其中的测速定位故障作为主要的研究对象。使用所提出的改进粒子滤波算法,对三种测速定位故障进行了故障诊断研究,仿真结果表明了该方法在列控系统中的适用性。