随着信息技术的迅速发展,网络控制系统(Networked Control System,NCS)的规模不断扩大,其复杂性也越来越高。在工程实践中,对系统安全性、可靠性要求愈发显著。因此研究NCS的故障诊断与容错控制具有重要的理论价值与现实意义。本文基于已有的理论研究成果,研究NCS故障诊断与容错控制,并提出新的研究方法和思路。在数据传输过程中,由于存在网络带宽和信息碰撞等因素,信息传输不可避免地存在时延、丢包、错序等问题。针对常见的随机时延问题,本文建立离散的随机时延模型。基于该模型,设计两种常见的最优故障诊断滤波器：Kalman滤波器和H∞滤波器。通过仿真,简单直观地比较分析了两种方法。Kalman故障诊断滤波器的设计,通过迭代实现。在H∞滤波器设计中,采用增广矩阵和线性矩阵不等式技术,尽可能减小残差与故障之间的误差。考虑单一网络诱导因素,研究网络控制系统的故障诊断与容错控制,已取得不少研究成果,但同时考虑时延、丢包、错序等因素影响下的研究并不多见。针对该问题,本文将具有非理想网络环境(时延、丢包、错序等)的NCS建模为离散的Markov跳变系统。基于Markov跳变系统理论,采用Ricatti不等式技术,设计了一种鲁棒故障检测滤波器。通过引入相关参数,讨论对故障的灵敏性以及对扰动的鲁棒性问题。针对传感器和执行器失效这一常见故障,研究了NCS容错控制器设计问题。本文将常见的执行器故障,建模为“两状态故障模型”。然后,基于建立的连续NCS统一模型,研究具有执行器失效的NCS容错控制问题。构造Lyapunov-Krasovskii函数,通过引入自由加权矩阵消除交叉项,从而得到相应的保证系统稳定的容错控制器设计判据。证明过程中充分利用函数凸性进行等价变换,得到了时延上界保守性较小的结果。最后,通过数例仿真,验证了相关结论的有效性。随着控制系统的迅速发展,非线性系统理论得到了广泛关注。针对具有随机传感器失效的不确定非线性NCS,本文建立T-S模糊模型和随机传感器故障模型。然后,基于模糊系统理论和随机理论,提出一种新的依赖时延的容错控制器设计方法。在证明过程中,没有采用常用的边界处理技术和相应的模型转换思想,而是在构造Lyapunov函数的过程中引入了不相关的增广矩阵(UAM),并且采用一种改进的Jensen不等式处理交叉项,并将系统的不确定性参数看作是系统扰动信号。仿真结果说明该方法的有效性。