近年来随着现代工业和科学技术的发展,各种控制系统的规模趋于复杂化、智能化和大型化,这对系统的可靠性、可维护性和安全性提出了更高的要求。一旦系统遭受外部干扰或发生故障,将会影响系统的稳定性及降低系统的性能,进而可能导致灾难性事故的发生。因此及时有效地检测与隔离系统发生的故障并保证闭环系统的稳定性,可以有效地提高系统的可靠性与安全性。本文研究的基于观测器的容错控制技术可以实现系统状态的重构,通过残差诊断系统是否发生故障,并通过容错控制器保证闭环系统的稳定性,具有重要的理论意义和应用价值。Markov跳变系统是一类特殊的混杂动态系统,由一些不同的子系统组成。由于其能够较好地描述受随机突变和环境变化影响的系统,因而在经济、电力和通信等领域有着非常广泛的应用。在实际工程中,Markov跳变系统可能会受未知输入的影响,如执行器故障、传感器故障或外部干扰等,从而降低系统的稳定性。因此研究基于观测器的容错控制技术,对保证Markov跳变系统的安全性和可靠性具有重要意义。论文的主要研究内容如下:1、针对一类具有一般不确定转移概率的非线性Markov跳变系统,研究其基于自适应滑模观测器的容错控制方法。系统中考虑的非线性函数满足单边Lipschitz非线性条件。首先,构造一种自适应滑模观测器,重构系统状态,得到原始系统状态的估计值。该观测器将通过自适应滑模技术来抑制未知输入对系统的影响,且不需要知道未知输入的准确信息。基于系统状态的估计值,对系统提出一种故障容错控制机制,保证闭环系统的随机稳定性。最后,通过实例仿真来说明本文所设计的观测器和控制器是有效的。2、针对一类具有时变一般不确定转移概率的随机Markov跳变系统,研究其基于龙伯格观测器的容错控制方法。系统受混合模式依赖时滞和未知输入的同时作用。在处理时变一般不确定转移概率时,采用一种新颖的量化机制,可以降低本文研究方法的保守性。首先,提出了一种龙伯格观测器,在抑制未知输入的同时能够估计出系统的原始状态,并确保误差动态系统是有限时间有界的。然后基于系统状态的估计值,提出了一种容错控制器保证闭环系统的有限时间稳定性。最后,通过数值仿真验证本文设计方法是可行的。