随着传感器技术、无线通信的发展,微处理器芯片的工艺、性能的快速提升,无线网络环境中的随机系统成为了工业界和学术界的研究目标。然而节点电源容量约束以及复杂的网络环境制约了它的发展,亦促使本文开展对非理想网络环境下的故障诊断问题的研究。由此基于事件触发的无线网络传输机制受到了广泛的关注和深入的探索。由于在非理想网络环境中,基于事件触发机制的无线网络传输策略下仍然有许多需要解决的问题,本文在这些问题中着重研究了离散时间随机系统的事件触发故障诊断问题。具体的说,研究了以下内容:(1)研究了随机系统的事件触发故障检测问题。详细描述了故障检测的残差生成和评估模块,提出了两个能量范数指标,使故障检测残差对故障具有最佳的敏感性,对攻击者注入的干扰和虚假信息等因素具有鲁棒性。此外,利用随机李雅普诺夫函数求解估计器增益和残差加权矩阵。最后通过应用实例以及仿真实验,验证了故障检测的性能。(2)研究了非线性随机系统的事件触发故障估计问题。针对含时变时延、传感器和状态饱和的非线性随机系统设计了事件触发的故障估计器。利用随机李雅普诺夫算子和一系列线性矩阵不等式的方法设计状态和故障估计器的增益以及事件触发条件。与此同时,保证了状态与故障估计器的误差运动方程均方稳定。此外,利用径向基函数神经网络的方法逼近了传感器建模过程中的强非线性项,并对上述理论进行仿真,表明了理论的有效性和潜在的应用价值。(3)研究了离散时间马尔可夫跳变系统的故障诊断问题。一方面,提出了一种新的事件触发故障估计方法和相应的事件触发条件,该方法是指在非周期数据传输下重构系统状态和执行器故障。另一方面,提出了一种基于状态估计和执行器故障估计的事件触发容错控制器,其确保含执行器故障的系统的闭环性能尽可能接近无故障系统的性能。根据一组标准线性矩阵不等式,利用随机稳定性定理推导出控制器增益,并通过仿真实例说明了该方法的有效性。