本文研究了有不确定驱动器故障和未知参数的线性时不变系统的自适应驱动器故障补偿控制，在控制系统中驱动器故障可能导致严重的系统性能损坏，甚至导致灾难性闭环系统不稳定.例如，很多的航天器意外事件都是因为控制面板的操作故障(如方向舵和升降器)导致的.为了系统的安全和可靠，这样的驱动器故障必须适当的调节.无论是从理论还是实践的重要性上看，对控制系统的研究，驱动器故障补偿都是一个重要的和有挑战性的问题.尽管在驱动器故障补偿控制领域已经取得了很大的进展，但仍有很多重要的特别是那些围绕系统不确定性的问题尚未解决.实际上，主要的困难是驱动器故障的不确定性.通常在系统的运行中，哪个驱动器可能发生故障、什么时候发生故障、驱动器故障以什么样的形式和值发生都是不可能提前预测的；在故障发生后再确定这个驱动器故障的参数也是不切合实际的.不用明显的驱动器故障发生和驱动器故障数值的信息设计能够补偿驱动器故障的方案是很有吸引力的.自适应控制对这样的驱动器故障补偿方案是一个合适的选择，它能够适应系统参数、结构和环境的不确定性. 本论文包括以下两部分： 一.有未建模动态的多变量系统的自适应驱动器故障补偿控制考虑下面有未建模动态的多输入多输出系统 y(t)=G0(s)(IM+μ△m(s))u(t)，(0.0.1)其中y(t)∈RM是系统的输出向量，u(t)∈RN是系统的输入向量.G0(s)∈RM×N为传递函数矩阵，s是微分算子或拉普拉斯变量.△m(s)∈RM×N为未建模动态，μ≥0表示未建模动态的量.我们假设N个输入可分成M组，每一组包含ni个输入，其中ni≥1.i=1，…，M，且∑i=1，…，Mni=N. 考虑在系统运行过程中任意的驱动器都可能发生故障，但在每一组中至少有一个驱动器不发生故障的情况.驱动器故障可描写为uij(t)=(u)ij，t≥tij，i∈{1，…，M}，j∈{1，2，…，ni}，(0.0.2)这里发生故障的驱动器uij(t)，常数值(u)ij和发生故障的瞬时时间tij都是未知的. 一般的故障模型为uij(t)=(u)ij(t)=(u)ij0+nij∑k=1(d)ijkfijk(t)，t≥tij，i∈{1，…，M}，j∈{1，2，…，ni}，(0.0.3)对一些未知的常数(u)ij0和(d)ijk，和已知的有界的标量信号fijk(t)，i=1，…，M，j=1，…，nij且nij≥1.有ui(t)=[ui1(t)，…，uini(t)]T=vi(t)+σi((u)i-vi(t))，(0.0.4)这里vi(t)=[vi1(t)，…，vini(t)]T是对第i组的设计控制向量，和(u)i=[(u)i1，…，(u)ini]T，σi=diag{σil，…，σini}，σij(t)={1若第i组的第j个元素发生故障即uij(t)=(u)ij，当t≥tij(0.0.5)0其他，对系统(0.0.1)解决驱动器补偿问题需要作下面的基本假设： (A1)在系统(0.0.1)中建立前面的任意的多达m-q(1≤q≤m)个驱动器发生故障，剩余的驱动器函数仍能作为应用的控制信号得到期望的控制目标. 控制目标是设计一个控制u，使除了未知的发生故障的驱动器(0.0.2)，闭环系统内的所有信号有界，并且系统的输出y跟踪给定的参考模型输出ym.这里ym(t)=Wm(s)(r)(t)，Wm(s)∈RM×M是一稳定的、严格正则的传递有理函数矩阵，r(t)∈RM是有界的外部参考输入向量信号. 在本部分中，我们给出了有未建模动态一般系统的稳定性和跟踪误差有界性的分析. 二.高频增益符号未知的自适应驱动器故障补偿控制考虑下面的系统@(x)(t)=Ax+Bu(t)，y=Cx(t)，(0.0.6)其中A∈Rn×n，B=[b1，b2，…，b]∈Rn×m，C∈R1×n都是未知的常参数矩阵.u(t)=[u1，u2，…，um]T∈Rm是输入向量，它的元素(驱动器)在系统的运行中可能发生故障(这些故障一般是未知的).这里考虑的驱动器故障模型是(0.0.2)，并假设在系统的运行中这里至少有一个驱动器不发生故障，即满足基本假设(A.1). 控制目标是选择一控制v(t)，使除了未知的发生故障的驱动器(0.0.2)，闭环系统内的所有信号一致有界，输出y(t)尽可能的跟踪参考模型输出ym(t).这里 ym(t)=Wm(s)r(t)(0.0.7)Wm(s)∈Rm×m是稳定的严格正则的有理传递函数，r(t)∈Rm是任意给定的分段连续一致有界的信号. 在本部分中，我们严格给出了闭环系统的稳定性分析和跟踪误差的收敛性证明.