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本文首先综述了容错控制各个领域的发展现状。
容错控制分成主动容错控制和被动容错控制两种：被动容错是使用鲁棒控制技术而不需要在线信息，故障发生前和发生后使用同样的控制策略，故障发生后不进行调节，维持对某些故障不敏感。它的效果是保守的；主动容错是诊断出故障后进行故障调节或信号重构以适应新的变化，它的效果是积极的。主要研究了如下主动容错控制方法：
(1)基于神经网络逼近提出了依赖于状态的执行器故障调节策略，神经网络用于学习故障函数并提供故障的修正行为，故障调节后闭环系统是稳定的。故障调节是在故障发生后通过附加控制律等方法进行调节。减少了计算时间和避免了故障检测环节的漏报、误报和延迟等问题，该方法易于工程实现。
(2)对于执行器故障和传感器故障，利用模糊逻辑系统的全局逼近性质，采用滑模平面来集中在线误差和误差变化率的信息，克服了模糊系统参数完全匹配的缺点。跟踪误差渐近收敛于零或零的任意一个给定的邻域内，即故障调节后闭环系统是稳定的。