故障在实际的工业生产系统中往往是不可避免的,为了保证在发生小故障后维持系统的控制性能基本不变,研究控制系统的故障诊断和容错控制的理论和方法是十分必要的。粗糙集理论是一种新的软计算数学工具,利用它可以从数据中获取有用的知识。本文主要研究利用粗糙集理论建立系统的粗糙集模型,然后用所建的模型进行系统的故障诊断;另外,利用粗糙集理论从人的控制行为数据集中提取人控制行为的规则集,由此可以设计出系统在正常和故障两种状态下的仿人粗糙集智能控制器;正常运行时,系统由正常控制器控制,一旦检测出系统发生故障,容错控制系统会自动切换控制器到故障状态下的控制器,从而实现了系统的容错控制。本文提出了基于粗糙集理论的系统建模方法和仿人粗糙集智能控制器的设计方法。这两种方法的关键是如何从系统的输入输出和人控制行为的数据样本中提取相应的决策表(规则集)。具体方法为:建立原始的决策信息表;离散化决策信息表;根据各条件属性相对于决策属性集的重要性度量对条件属性集进行约简得到原始的决策表;从原始的决策表提取原始的决策规则集得到决策表;连续量决策表的完备化和规则检验等。在对离散化方法的研究中,针对贪心算法存在的缺陷提出了一种贪心算法的完善方法,从而使该算法更有实用价值;针对原始决策信息表属性值的变化必然引起离散化结果的变化,提出了两个定理并进行了证明,定理说明由一次样本所得到的离散化结果不能作为实际系统变量的离散化结果。并且提出了连续量决策表的完备性定义和完备性度量系数,完备化的必要性和空间描述方法;同时提出了线性分段插补的决策表完备化方法。最后分别以单容、双容和三容水箱所组成的非线性系统为例,实现了基于粗糙集理论的系统建模、故障诊断、控制器设计和容错控制,并获得了满意的效果。实验结果表明提出的基于粗糙集的故障诊断与容错控制的理论与方法是有效的。