基本知识介绍的绪论、基于自适应技术的线性系统和非线性系统方法、基于解析分解的方法，以及网络控制系统、混合系统和飞行控制系统的故障诊断与容错控制方法。<br>    本书选题为前沿课题，取材均为最新的研究成果，反映了当前故障诊断与容错控制研究的核心内容，以故障估计及主动容错控制为讨论主题，并选取实际应用背景的系统分别进行方法介绍。所有内容均是作者们自己的研究成果，并得到专家、同行的认同和好评。本书主要供有关的科研人员参考使用。

    第1章  绪论<br>    1.1  引言<br>    随着现代控制系统的越来越复杂，对其各部件的可靠性、准确性的要求也越来越高，这使得控制系统出现故障的可能性增大。1998年8月至1999年5月短短的10个月问，美国的3种运载火箭——“大力神”、“雅典娜”、“德尔他”共发生了5次发射失败，造成了30多亿美元的直接经济损失，迫使美国航天局于1999年5月下令停止了所有的商业发射计划，给美国的航天计划造成了严重的打击。因此，切实保障现代复杂系统的可靠性与安全性，具有十分重要的意义，得到了广泛的高度重视。故障检测是当控制系统发生故障时可以及时发现并报警。分离出发生故障的部位、判别故障的大小与时间、进行评价与决策是故障诊断的重要内容。基于解析冗余的故障诊断技术起源于1971年Beard发表的博士论文以及Mehra和Peschon发表在Automatica上的论文。<br>    动态系统的容错控制（Fault Tolerant ControlFTC）是伴随着基于解析冗余的故障诊断技术的发展而发展起来的。如果在执行器、传感器或元部件发生故障时，闭环控制系统仍然是稳定的，并仍然具有较理想的特性，就称此闭环控制系统为容错控制系统。1991年，自动控制权威、瑞典的Astrom教授明确指出：容错控制具有使系统的反馈对故障不敏感的作用。容错控制方法一般可以分成两大类：被动容错控制（passive FTC）和主动容错控制（active fTC）。

第1章  绪论<br>1.1  引言<br>1.2  故障检测与诊断技术<br>1.3  容错控制技术<br>1.4  本书特色<br><br>第2章  基于自适应技术的故障诊断与容错控制<br>2.1  传感器故障的鲁棒诊断<br>2.1.1  线性系统传感器故障诊断及容错控制<br>2.1.2  鲁棒故障诊断及容错控制<br>2.1.3  在非线性系统中的推广<br>2.1.4  应用例子<br>2.2  多时延离散系统的鲁棒故障检测设计<br>2.2.1  系统描述及问题阐述<br>2.2.2  观测器增益设计<br>2.2.3  故障检测的灵敏度<br>2.2.4  风洞的实例<br>2.3  非线性系统的参数故障检测与估计<br>2.3.1  检测观测器设计<br>2.3.2  基于自适应观测器的故障估计<br>2.3.3  减弱IJpschitz条件<br>2.3.4  应用实例：带有块摩擦的一轮模型<br>2.4  非线性控制系统的故障调节<br>2.4.1  自适应故障诊断算法<br>2.4.2  容错控制器设计<br>2.4.3  一个柔性臂机器人例子<br><br>第3章  基于分解方法的故障诊断技术<br>3.1  线性离散系统的分解方法<br>3.1.1  系统分解与故障诊断<br>3.1.2  容错控制器设计<br>3.1.3  对于未知输入情况的扩展<br>3.1.4  飞行器算例<br>3.2  非线性系统的分解方法<br>3.2.1  执行器故障诊断的自适应观测器设计<br>3.2.2  执行器故障的检测和隔离<br>3.2.3  严格正实条件（SPR）的放松<br>3.2.4  传感器故障诊断<br>3.2.5  扩展到带未知参数的非线性系统<br>3.2.6  举例说明<br><br>第4章  网络控制系统的故障诊断与容错控制<br>4.1  基于线性系统的网络控制系统故障诊断与容错控制<br>4.1.1  基于离散时滞系统建模<br>4.1.2  基于Markovian跳跃系统建模的故障检测<br>4.1.3  基于混合系统<br>4.2  非线性网络控制系统的故障诊断<br>4.2.1  基于混合系统模型的故障估计<br>4.2.2  基于T—S模型的故障检测<br>4.3  研究趋势<br><br>第5章  混合系统的故障诊断与容错控制<br>5.1  背景知识<br>5.2  基于时间切换的混合系统<br>5.2.1  自适应方法<br>5.2.2  控制Lyapunov函数方法<br>5.2.3  输出一输入稳定性方法<br>……<br>第6章  飞行控制系统的故障诊断与容错控制<br>参考文献