现代工业控制系统发展迅速,系统的集成规模不断扩大,其复杂度往往呈几何量级迅速增加,系统局部发生故障往往对整体造成较大影响。对控制系统进行故障诊断和容错控制等冗余功能设计以提高系统的稳定性和安全性。对故障的初期阶段进行研究,及早发现、及早隔离,并在必要情况下进行容错控制具有重要意义。本文对微小时期的故障进行快速诊断识别和容错控制优化展开了研究,主要工作如下:(1)针对一种同时含有噪声扰动和微小幅值故障的快速故障估计问题,提出新的综合观测器的快速估计方法。首先通过构造合适的转换矩阵,将原系统解耦成两个子系统。对于含有噪声扰动和微小故障的子系统,对其设计滑模观测器抑制噪声干扰;然后结合仅包含微小故障的子系统,提出一种微小故障快速估计算法,明显改善了微小故障的估计性能。利用李雅普诺夫稳定性理论证明所提出综合观测器的稳定性。最后通过基于四旋翼无人机的一个仿真实验验证了该方法的有效性。(2)针对在大幅值噪声干扰的情况下,对系统微小故障的稳定快速估计问题,提出一种结合高阶滑模滤波的鲁棒估计方法。在前文的基础上增加噪声扰动的影响,对于仅包含未知微小故障的子系统,结合龙格库塔方法设计了新的自适应观测器,更好地提高估计精度;然后结合高阶滑模滤波设计了一种鲁棒估计方法,理论上能够有效地抑制噪声带来的强扰动。最后通过多次模型仿真和多种算法的效果对比,验证了所设计的故障估计新算法能够明显改善强噪声条件下对微小故障的估计性能。(3)以快速抗扰估计为基础,引入间隙度量的方法定义一种新的故障等级划分方法,通过这种故障等级划分方法可以直观便捷的确定故障的严重程度,进而能够有的放矢地结合预设的容错控制方法对故障系统进行容错控制,可更好地提升系统稳健性。最后设计了两种不同形式的基于故障程度的自适应优化容错控制器,并对容错控制的效果进行了对比分析。