提高系统运行时的安全性与可靠性已成为航空、航天、高铁、工业过程等领域的迫切需求,这类系统一旦发生事故有可能会造成巨大财产损失甚至是严重的人身伤害。故障诊断和容错控制技术在提高动态系统可靠性、安全性中扮演着重要角色。因此,深入研究相关领域的故障诊断与容错控制技术具有重要的理论意义和巨大的实际应用价值。随机分布控制(SDC)系统在农业、化工、矿产等行业有着广泛的应用背景,例如磨矿过程,造纸过程,化工反应过程、锅炉燃烧火焰控制过程等。在以上实际工业系统中,有很多生产现场在高温、高压、有毒等环境下,因此对类系统的故障诊断和容错控制算法具有十分重要的研究价值,它可以有效的提高系统的安全性和可靠性、避免人身伤害和财产损失。本文考虑SDC系统传感器发生故障时的故障诊断与容错控制方案为主线,分别开展了以下几个方面的研究,并取得了一系列研究成果。(1)第一部分内容主要研究SDC系统传感器发生故障时的故障诊断与容错控制算法,采用学习观测器对传感器故障进行诊断。利用故障估计信息对故障进行补偿,采用滑模控制算法使系统输出的概率密度函数(PDF)跟踪期望。并用李雅普诺夫稳定性定理分别证明了观测误差动态系统及整个控制过程的稳定性。最后以实际工业控制过建立数学模型用计算机进行数值仿真,进一步验证了算法的有效性。(2)第二部分内容主要研究包含有随机时延和扰动的SDC系统的传感器故障诊断与容错控制算法,首先通过拉氏变换将原系统转化成等效系统,采用学习观测器对传感器故障进行诊断。利用故障估计信息对故障进行补偿,基于等效系统设计的PI控制算法使系统输出的PDF跟踪期望。并用李雅普诺夫稳定性定理分别证明了观测误差动态系统及整个控制过程的稳定性,最后以工业控系统的数学模型进行计算机数值仿真,进一步验证了算法的有效性。(3)第三部分内容主要研究SDC系统传感器执行器同时发生故障时的故障诊断与容错控制问题。首先针对一类包含模型不确定性的随机分布过程采用两阶模糊建模对系统的非线性动态进行逼近,提出了一种新的故障诊断与容错控制算法,所提出的框架包括线性模糊逻辑系统(FLS)和Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型。设计了模糊故障诊断观测器用来估计故障信息,还设计了模糊控制器以达到满意的控制要求,包括稳定性、跟踪性能。用计算机进行数值仿真,说明了理论结果的正确性和有效性。