本文主要研究了基于神经元网络的非线性系统故障诊断的方法,并简单介绍了基于故障诊断基础上的容错控制。文中对故障诊断技术进行了综述,介绍了控制系统中故障诊断的含义、方法、内容和任务,并总结了故障诊断技术的发展、现状和前景。简要介绍了人工神经元网络技术基础,研究了径向基函数(RBF)神经元网络,并对其算法进行了仿真研究。研究了现有的非线性系统的故障诊断方法并进行了总结,提出了缺点、不足以及有待改进的地方,在此基础上,提出了本文的算法。对于两种故障同时出现的算法,本文也进行了研究。对于提出的算法进行了实例仿真研究。在故障诊断的基础上,还简单介绍了基于人工神经元网络的容错控制。最后的仿真结果表明,对于模型未知的非线性系统,本文所提出的基于神经网络的故障诊断方法有效,对于系统可能出现的突变型和缓变型故障均能得到很好的诊断结果,并具有一定的鲁棒性。