自主式水下机器人（AUV）在海洋资源探测和开发中发挥着重要的作用。AUV无人无缆地工作于复杂的海洋环境中,安全性是AUV的重要特征。推进器作为AUV主驱动部件,也是影响AUV安全性的重要部件之一。推进器出现故障后,容错控制是在确保推进器和AUV自身安全前提下,有效的处理故障的技术手段。因此,研究AUV推进器容错控制技术对提高AUV安全性具有重要的理论研究意义和实际应用价值。本文基于广义逼近策略研究AUV推进器故障容错控制问题,主要从故障诊断与容错控制之间的协同运作、大初始偏差下容错控制参数过度调整、区域跟踪容错控制、部分状态反馈下的容错控制四个方面进行研究,具体研究工作如下:研究故障诊断与容错控制之间的协同运作问题。针对传统基于推力重分配的AUV主动容错控制方法的容错效果严重依赖于故障诊断系统的准确性和及时性,以及海流环境下,外部干扰等噪声对故障特征信号的提取处理以及故障位置分离与辨识的影响较大等问题,为故障诊断系统赢取较多时间,同时保障后续基于推力重分配的AUV主动容错控制的可靠性,本文研究不依赖于故障诊断系统的自适应容错控制策略,提出一种基于自适应终端滑模容错控制方法。本文方法将艇体状态信息结合到广义不确定性的边界中,采用两类自适应参数分别在线估计海流干扰以及模型不确定性对AUV影响的上界、推进器故障所引发的推力分配矩阵变化的上界,并采用分数幂的连续函数替代滑模中不连续切换项。通过AUV的仿真对比实验及实验样机水池实验验证本文方法的有效性。研究AUV大初始偏差下容错控制参数过度调整。基于单闭环控制策略的容错控制会将AUV初始偏差等效为由于自身控制能力不足而产生的跟踪误差,进而会误导容错控制对不确定性项边界的上界的估计值进行过度调整,加剧控制输出急剧变化。针对此问题,本文提出一种基于虚拟闭环系统的AUV自适应容错控制方法。本文方法在真实闭环系统之外,搭建一个虚拟闭环系统,将原期望轨迹输入至该虚拟闭环系统中,利用该虚拟闭环系统中固定参数的控制器分离AUV初始偏差对控制效果的影响,为AUV真实系统提供一条无初始误差且渐近收敛于原期望轨迹的“虚拟期望轨迹”,之后通过结合虚拟闭环系统中的控制输出和补偿控制器输出,实现大初始偏差下的AUV跟踪误差的一致最终收敛。最后,通过AUV的仿真对比实验验证本文方法的有效性。研究AUV区域跟踪自适应容错控制问题。针对大范围区域搜索和远距离海底管道探查等典型作业任务,为尽可能延长AUV作业时间,通常要求跟踪误差能达到期望区域范围内即可,无需追求过高的跟踪精度。针对典型基于区域边界势能函数的AUV区域跟踪容错控制方法在海流干扰或者推进器出现故障情况下,跟踪误差难以达到期望区域范围内的问题,本文提出一种基于反演设计的自适应区域跟踪容错控制方法。本文方法从构建一类连续且可导的分段Lyapunov函数出发,通过分析广义不确定性的边界结构以及推进器故障引发推力分配矩阵变化的边界结构实现海流环境下无故障诊断系统的区域跟踪容错控制,并基于自适应局部调整期望路径解决区域跟踪控制过程中推进器幅值及速率约束问题。最后,通过AUV的仿真对比实验及实验样机水池实验验证本文方法的有效性。研究部分状态反馈下AUV自适应容错控制问题。在速度传感器出现故障,速度信息不准的情况下,一般采用观测器方式估计AUV速度信息,高增益观测器是其典型代表。典型基于高增益观测器的容错控制方法只能实现度估计误差渐近趋近于零,而无法证明有限时间收敛,进而导致跟踪误差较大。针对此问题,本文提出一种基于自适应滑模观测器的AUV容错控制方法。本文方法为了实现AUV状态量估计误差有限时间收敛,先通过AUV状态量进行线性变换,再在反馈律中增加一个位置估计误差的分数阶次项、位置估计误差积分项及其符号项,在获得速度估计信息后,基于改进的积分滑模面及神经网络推导自适应容错控制控制律,并基于自适应补偿方式处理神经网络逼近误差补偿问题,避免在控制律中引入不连续项。最后,通过AUV的仿真对比实验及实验样机水池实验验证本文方法的有效性。