人们对系统可靠性、安全性以及有效性等性能要求的日益提高,为现代复杂工程系统的运行环境带来了前所未有的挑战,极大地增加了系统元部件和子系统故障发生的可能性,潜在的故障不仅破环系统的稳定性,而且损坏了系统的性能,更有可能会导致财产与人身的巨大损失,进一步可能有灾难性的后果。所以,经济效益的一个关键因素就是系统的安全性和可靠性,同样社会效益也是如此,进而对其的重视程度也得到广泛的提高。现在,动态系统在容错控制与故障诊断方面取得了不小的进展,充分使用系统内深度信息的一个好途径就是采用基于模型的方法,帮助进行故障检测和故障补偿。所以,这种方法已被广泛使用和高度重视。但在实际复杂动态系统中,由于其数学模型不确定性的存在,加之外部干扰,使得对系统性能的要求较难满足。因此,动态系统的鲁棒故障诊断和容错控制技术越来越受到重视,对切实保障系统的可靠性与安全性,具有十分重要的意义。本文针对几类不确定系统,研究其的鲁棒故障检测和容错控制问题。主要工作如下：介绍了当前容错控制技术在非线性动态系统领域的发展现状；分别给出了几种在非线性系统方面的容错控制技术,给出了非线性被动容错控制基于Hamilton-Jacobi方程的设计方法,以及非线性主动容错控制以人工智能和参数估计为基础的设计方法。针对非线性动态系统,因为在实际系统工作中,其无法避免地会受到建模误差、外部扰动以及测量噪音等因素的影响,文中就此设计了一种鲁棒故障检测方法。首先,在该方法中,测量噪音这一不确定因素可以通过采用径向基神经网络处理测量信号予以消除,同时通过区间的形式将系统模型参数进行表示,从而把不确定性的因素传播到残差中去,比较信号观测值与模型仿真值的一致性,故障的鲁棒检测就可以采取自适应阈值的方法进行实现。然后针对某一300MW电站锅炉对流受热面焓温通道的实际例子进行仿真,仿真的结果表明该方法不但在测量噪音与建模误差具有很强的鲁棒性,而且在早期的故障检测中具有较高的灵敏度。因此,在在线故障检测方面,该方法是可行的和有效的。本文研究了不确定线性系统在基于范数有界参数摄动情况下的鲁棒容错控制问题。当不确定线性系统同时执行器失效时,闭环系统的稳定性与鲁棒性充分条件可以采用代数的方法予以给出。最后,通过数值算例来说明该方法具有简单有效的特点。