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随着科学技术的不断发展，工业系统的规模和复杂程度也不断增加，通过传统的基于机理建模的方法得到系统精确的数学模型也越加困难，且需要花费大量的时间与精力。此外，许多工业系统在运行过程中均能产生大量的离线和在线输入、输出数据，这启发人们思考如何利用数据取代机理模型，直接设计相应的数据驱动控制方法。对于无故障的线性或仿射非线性系统，基于自适应动态规划技术，可利用系统的输入、输出数据(无需系统矩阵、系统动态信息)，通过数据驱动策略迭代等方法，近似求解理想系统的最优控制。然而，基于自适应动态规划的数据驱动技术尚未应用于容错控制系统中。
本文在前人成果的基础上，针对线性连续时间系统、线性连续时间状态受限系统、线性多智能体系统、仿射非线性系统，研究基于自适应动态规划技术的数据驱动容错控制方法。将自适应动态规划技术与鲁棒容错控制、自适应容错控制方法相结合，设计了新颖的数据驱动容错控制方法。本文的主要结果均给出了理论证明，并针对火箭整流罩、波音747-100/200系统模型、垂直起降飞行器等实际系统模型进行仿真实验，仿真结果说明了本文方法的有效性。
全文共分为八章，每章的主要内容如下:
第一、二章系统地介绍和分析了容错控制与相关控制方法的背景和发展现状，并给出了与本文相关的一些预备知识。
第三章针对带有参数不确定性、外界干扰、执行器故障的线性连续时间系统，提出了一种不依赖于系统矩阵信息的、参数依赖形式的数据驱动容错控制策略。其中，时变参数是基于自适应在线更新的并能自动补偿不确定性、干扰和执行器故障。时不变参数是通过系统真实数据离线求解的，该参数的引入有助于镇定系统。此外，所得到的闭环系统中的所有信号都是一致有界且状态渐近收敛到零。和已有结果相比，所提方法是基于数据的并且更容易实现。最后，将本章方法应用于火箭整流罩模型和波音747-100/200系统模型，验证了所提方法的有效性。
第四章针对带有执行器故障的状态受限线性连续时间系统，研究数据驱动容错控制问题。为了使得状态受限要求得以满足，将障碍函数(Barrier Lyapunov Function)引入到李雅普诺夫函数设计方法中，提出了一种新颖的、参数依赖形式的数据驱动容错控制策略。其中，时变参数是基于自适应在线更新的，用于防止状态违反受限条件，并自动补偿不确定性、干扰和执行器故障。时不变参数是通过基于数据的策略迭代算法离线求解得到的，其有助于镇定系统。此外，证明了系统状态以不违反状态约束的方式渐近收敛到原点且闭环系统中的所有信号都是一致最终有界的。最后，通过将本章方法应用于火箭整流罩模型和波音747-100/200系统模型验证了所提方法的有效性。
第五章针对带有执行器故障的线性多智能体系统，研究保性能一致性问题，其中智能体的系统矩阵信息是未知的。针对于带有执行器故障的无领航者多智能体系统，通过所有智能体的状态和控制输入构造了一个全局性能指标，该性能指标同时考虑了一致性协同性能和控制输入能量。然后，基于邻域的相对状态信息，设计了一个分布式的协同保性能控制策略。该策略不仅能使一致性问题可解，而且能保证所给全局性能指标有一个上确界(即使在执行器故障的情况下)。该设计思路进一步推广到了带有执行器故障的含有领航者的多智能体系统中。值得指出的是，所提控制器中的参数是通过离线分析系统输入、输出数据而确定的。最后，通过波音747-100/200系统模型和垂直起降飞行器的仿真验证了所提策略的有效性。
第六章通过自适应动态规划算法，研究了带有失效故障的未知非线性系统的数据驱动保性能容错控制问题。首先，通过修正代价函数来反映执行器故障，从而将所研究的问题转化为标称系统的最优控制问题。其次，通过已有的数据驱动策略迭代算法求解相应的最优控制问题，构造了近似的保性能控制器。此外，当考虑神经网络的近似误差时，为了显示上述策略迭代算法的收敛性，给出了一个更为严谨的证明过程。最后，通过两个仿真例子验证了所提方法的有效性。
第七章针对带有卡死等执行器故障的未知仿射非线性系统，研究数据驱动容错控制问题。本章提出了一种新的数据驱动容错控制方法，它由故障上界的在线估计值和依赖状态的函数构成。估计值能在线自适应地自动补偿执行器故障。状态依赖函数是通过系统真实数据离线计算得到的，并且它有助于镇定系统。此外，证明了闭环系统的所有信号都是一致有界的并且系统状态渐近收敛到原点。和已有方法相比，所提方法是基于数据的。最后，通过仿真例子说明了所提方法的有效性。
第八章总结了本文的主要工作，并对将来的研究做出展望。
本文在前人成果的基础上，针对线性连续时间系统、线性连续时间状态受限系统、线性多智能体系统、仿射非线性系统，研究基于自适应动态规划技术的数据驱动容错控制方法。将自适应动态规划技术与鲁棒容错控制、自适应容错控制方法相结合，设计了新颖的数据驱动容错控制方法。本文的主要结果均给出了理论证明，并针对火箭整流罩、波音747-100/200系统模型、垂直起降飞行器等实际系统模型进行仿真实验，仿真结果说明了本文方法的有效性。
全文共分为八章，每章的主要内容如下:
第一、二章系统地介绍和分析了容错控制与相关控制方法的背景和发展现状，并给出了与本文相关的一些预备知识。
第三章针对带有参数不确定性、外界干扰、执行器故障的线性连续时间系统，提出了一种不依赖于系统矩阵信息的、参数依赖形式的数据驱动容错控制策略。其中，时变参数是基于自适应在线更新的并能自动补偿不确定性、干扰和执行器故障。时不变参数是通过系统真实数据离线求解的，该参数的引入有助于镇定系统。此外，所得到的闭环系统中的所有信号都是一致有界且状态渐近收敛到零。和已有结果相比，所提方法是基于数据的并且更容易实现。最后，将本章方法应用于火箭整流罩模型和波音747-100/200系统模型，验证了所提方法的有效性。
第四章针对带有执行器故障的状态受限线性连续时间系统，研究数据驱动容错控制问题。为了使得状态受限要求得以满足，将障碍函数(Barrier Lyapunov Function)引入到李雅普诺夫函数设计方法中，提出了一种新颖的、参数依赖形式的数据驱动容错控制策略。其中，时变参数是基于自适应在线更新的，用于防止状态违反受限条件，并自动补偿不确定性、干扰和执行器故障。时不变参数是通过基于数据的策略迭代算法离线求解得到的，其有助于镇定系统。此外，证明了系统状态以不违反状态约束的方式渐近收敛到原点且闭环系统中的所有信号都是一致最终有界的。最后，通过将本章方法应用于火箭整流罩模型和波音747-100/200系统模型验证了所提方法的有效性。
第五章针对带有执行器故障的线性多智能体系统，研究保性能一致性问题，其中智能体的系统矩阵信息是未知的。针对于带有执行器故障的无领航者多智能体系统，通过所有智能体的状态和控制输入构造了一个全局性能指标，该性能指标同时考虑了一致性协同性能和控制输入能量。然后，基于邻域的相对状态信息，设计了一个分布式的协同保性能控制策略。该策略不仅能使一致性问题可解，而且能保证所给全局性能指标有一个上确界(即使在执行器故障的情况下)。该设计思路进一步推广到了带有执行器故障的含有领航者的多智能体系统中。值得指出的是，所提控制器中的参数是通过离线分析系统输入、输出数据而确定的。最后，通过波音747-100/200系统模型和垂直起降飞行器的仿真验证了所提策略的有效性。
第六章通过自适应动态规划算法，研究了带有失效故障的未知非线性系统的数据驱动保性能容错控制问题。首先，通过修正代价函数来反映执行器故障，从而将所研究的问题转化为标称系统的最优控制问题。其次，通过已有的数据驱动策略迭代算法求解相应的最优控制问题，构造了近似的保性能控制器。此外，当考虑神经网络的近似误差时，为了显示上述策略迭代算法的收敛性，给出了一个更为严谨的证明过程。最后，通过两个仿真例子验证了所提方法的有效性。
第七章针对带有卡死等执行器故障的未知仿射非线性系统，研究数据驱动容错控制问题。本章提出了一种新的数据驱动容错控制方法，它由故障上界的在线估计值和依赖状态的函数构成。估计值能在线自适应地自动补偿执行器故障。状态依赖函数是通过系统真实数据离线计算得到的，并且它有助于镇定系统。此外，证明了闭环系统的所有信号都是一致有界的并且系统状态渐近收敛到原点。和已有方法相比，所提方法是基于数据的。最后，通过仿真例子说明了所提方法的有效性。
第八章总结了本文的主要工作，并对将来的研究做出展望。