随着现代系统的日益复杂,系统可靠性和安全性越来越受到人们的重视。然而,当执行器、传感器或系统的其它元部件发生故障时,在传统的反馈控制器作用下闭环系统通常不具有期望的性能甚至不稳定。容错控制技术是解决这一问题的有效方法之一。采用适当的容错控制技术可以使系统在某些部件发生故障情况下,仍能保证系统稳定且使得闭环系统具有较理想的性能。另一方面,由于系统模型建立之时往往忽略了模型不确定性以及外部扰动的影响,鲁棒容错控制问题也需要在控制理论研究中充分考虑,而滑模变结构控制是处理模型不确定性以及外部扰动的一种很好的鲁棒技术。因此促使本论文在滑模变结构控制理论的框架下研究不确定线性系统的容错控制器设计问题。本论文在总结前人工作的基础上,对上述问题展开了研究。在滑模控制理论的框架下,提出一套鲁棒容错控制方案。针对一类不确定线性系统,分别利用状态反馈和输出反馈给出了基于滑模技术的容错控制方案；针对一类带有量化现象的不确定线性系统,分别利用滑模状态反馈和滑模输出反馈给出了动态量化器量化参数的静态调节策略,并给出了滑模容错控制律的设计；针对一类带有执行器饱和现象的不确定线性系统,给出了故障信息和吸引域之间的关系。文中的主要结果均给出了相应的仿真例子进行了验证,仿真结果表明所提方法的有效性。本文的主要内容如下：第一、二章系统地分析和总结了容错控制技术和滑模控制理论的背景和发展现状,并给出了与本文相关的一些预备知识。第三章主要研究了基于滑模状态反馈的一类不确定线性系统的容错控制问题。在矩阵的满秩分解技术的基础上,给出了故障下界的一个信息和滑模动态存在的一个充分条件,并且根据故障信息的在线估计,在执行器冗余的情况下,构造了不依赖于故障检测模块信息的滑模控制律,保证了闭环系统在有执行器故障,包括某个执行器的中断故障的情况下依然能够渐近稳定。第四章在第三章结果的基础上,针对一类不确定线性系统研究了基于滑模输出反馈的容错控制器设计问题。在矩阵的满秩分解技术的基础上,这一章的结果无需已有文献中输出的个数大于输入的个数的假定。给出了一个由输出信息和补偿器信息构造的滑模面上滑模动态稳定的充分条件,并根据自适应机制信息构造的滑模控制器保证了闭环系统的渐近稳定性并具有H∞性能。第五章研究的对象是带有量化现象的一类不确定线性系统,提出了基于滑模状态反馈的的容错控制方案。为了补偿量化误差,在充分考虑故障信息的情况下,给出了动态量化器量化参数的调节范围,并设计了量化参数调节策略。为了增加设计的灵活性,本章在前面两章满秩分解技术的基础上引入了一个参数,与已有结果相比,降低了设计的保守性并扩大了应用范围。结合量化参数的静态调节策略,所设计出的滑模控制律保证了闭环系统的渐近稳定性。第六章进一步在第五章的基础上,将结果推广到动态输出反馈的结果中。首先在带有参数调节的矩阵的满秩分解技术的基础上,给出由输出信息和补偿器状态构造的滑模面上滑动模态稳定的一个充分条件。在充分考虑故障信息的情况下,给出了量化器的量化范围并提出了量化参数调节策略,与已有结果相比,降低了设计的保守性。根据滑模控制理论,所设计的滑模容错控制器可以保证闭环系统的渐近稳定性并具有H∞性能指标。仿真结果验证本章提出方法的优越性。第七章研究了带有执行器饱和现象的基于滑模状态反馈的容错控制问题。该章在矩阵的满秩分解技术的基础上,给出了故障信息的下界和饱和度的下界值。并在滑模理论的基础上,给出了吸引域和故障下界值的关系。所设计的滑模控制律保证闭环系统是局部渐近稳定的。此外,由于给出的吸引域是受到故障下界值的影响,为了减少设计的保守性,该章还引入了参数来调节吸引域的估计值。为了验证本章所提算法的有效性,将本章的算法应用到混沌系统的同步问题研究中,仿真结果表明所提算法的有效性。第八章总结了本文的主要工作,并展望了下一步的研究工作。