随着控制系统日益大型化和复杂化,提高系统运行的安全性和可靠性问题变得尤为突出,容错控制的出现和应用已成为解决上述问题的一条有效途径。由于非线性系统受自身结构、建模及控制方法等因素的限制,使得对非线性系统容错控制的研究变得愈加困难和复杂。基于此,本文针对非线性系统,在最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS—SVM)逆系统框架下,与其它控制方法结合,进行相关主动容错控制方法的研究,主要工作如下：其一,提出了一种无模型自适应(model-free adaptive control,MFAC)外环补偿的LS-SVM逆系统控制方法。首先采用LS-SVM建立非线性系统的逆模型,并将其作为前馈控制器串联在被控对象之前,形成直接逆模型控制；考虑到实际系统中存在参数摄动、外界干扰及未知故障等因素,借助数据驱动控制策略MFAC算法设计外环补偿控制器,以应对出现参数摄动、外界扰动及未知故障时对系统的影响。最终使已设计的复合控制系统具有较强鲁棒性的同时,还对系统未知故障具有良好的容错能力。其二,提出了一种多模型LS-SVM逆／MFAC复合的主动容错控制方法。采用LS-SVM建立系统正常和各种已知故障知识的逆模型库,在系统实际运行时,通过指标切换函数的计算与分析,判断系统所处的运行状态,当系统正常或发生已知故障时,从逆模型库中直接调用与被控对象相匹配的逆模型,在形成直接逆控制实现系统容错控制的同时,辅以MFAC的外环补偿。当系统发生未知故障时,利用系统在线输入输出数据设计反馈补偿控制器MFAC,用以补偿未知故障对系统的影响,使得系统具有自适应跟踪能力,在确保期问系统安全运行的同时,以其在线数据建立当前故障模式的逆模型,并补充完善逆模型库,最终使已设计的多模型LS-SVM逆/MFAC复合的主动容错控制系统实现对已知和未知故障的可靠容错。其三,针对实际系统中故障先验知识不易获取的情况,提出了一种基于LS-SVM逆系统的干扰观测器的故障调节内模控制方法。首先基于LS-SVM逆模型构建干扰观测器,然后将干扰观测器方法引入系统故障估计；其次依据故障估计值附加相应的控制律,对故障的影响进行实时补偿,实现对故障的容错。考虑建模误差及外界扰动,基于逆系统内模控制方法形成闭环,从而提高系统的总体性能和鲁棒性。