可重构机械臂系统可通过变换自由度与工作空间，利用机构的不同组合得以“变形”来适应不同工况需求。采用可重构技术和理论，使机械臂更加灵巧，进而节约资源，节省制造空间。换句话说，设计可重构机械臂的主要动机就在于它的强鲁棒性、高度柔性以及低成本。正是由于可重构机械臂的诸多优点，使其在航空航天、精密加工、军事国防、抢险救援、遥操作、高危作业甚至娱乐产业等领域有着广泛的应用前景。因此对可重构机械臂的研究具有重要的理论价值和工程意义。同时，可重构机械臂的研究也可大大促进其它学科的迅猛发展。随着仿生科学、人工智能、计算机科学等领域的发展，可重构机械臂系统可以为其理论验证提供实验平台，而可重构机械臂的研究也离不开这些学科的支持。可重构机械臂常用于遥远、未知和高危环境中，执行器、传感器和其它部件会不可避免的发生故障，而且无法进行人工干预，若其不能得到及时的处理，可重构机械臂会以不可预知的方式工作，不仅会缩短其使用寿命，甚至可能导致灾难性后果。因此提高其安全性和可靠性已成为迫切研究的任务。在采用计算机控制的机械臂系统中，硬件与软件技术的可靠性已达到了比较高的水平，大量的系统故障表明，执行器与传感器故障已成为导致控制系统失效的主要原因。因此对执行器与传感器的故障进行容错控制的研究无疑具有重大的理论与应用价值。从目前掌握的资料来看，国内外研究机构针对可重构机械臂系统容错控制问题的研究还不多见，也不够深入。本文针对可重构机械臂系统的容错控制方法，展开了深入的研究和探讨。主要研究了基于模块局部信息的可重构机械臂的控制方法、基于分散观测器技术的故障检测方法、执行器故障的有效因子融合容错控制方法、基于信号重构技术以及主动取代技术的传感器故障主动分散容错控制方法、故障在线估计的并发故障主动容错控制方法以及任务约束可重构机械臂的分散级联力/位置控制方法等。全文的主要内容包括：1.阐述了课题的背景及研究意义，对可重构机械臂的研究现状以及故障诊断与容错控制技术进行了综述，指出了可重构机械臂容错控制中存在的问题。2.为了充分体现可重构机械臂系统特有的模块化属性，首先将采用Newton-Euler迭代算法得到的可重构机械臂动力学模型表征为一组通过耦合力矩相关联的子系统集合，并基于此给出子系统在执行器、传感器以及多故障并发情形下的动力学模型。3.由于传统滑模控制导致控制信号的“抖振”现象，会缩短执行器使用寿命，因此需要尽量平滑控制系统信号。通过反演设计结合Terminal滑模进行分散控制器设计，使控制信号更加平滑，并保证系统在有限时间内收敛。然后针对此控制器存在控制参数难调整、工程难实现以及易出现控制奇异的问题，采用二阶积分滑模代替Terminal滑模重新设计控制律，达到了满意的控制性能，并避免了上述难题。4.针对子系统执行器故障，采用支持向量机观测器技术对系统故障进行检测，将有效因子融合于子系统模型中，设计了基于Terminal趋近律的分散容错控制律，利用RBF神经网络估计系统模型的不确定性和交联项，并自适应地补偿了神经网络的估计误差，使系统在执行器发生故障后，关节模块运动仍可跟踪期望轨迹。5.针对子系统位置与速度传感器故障，首先设计了基于信号重构技术的主动分散容错控制方法。采用自适应模糊分散控制系统实现正常工作模式时模块关节的轨迹跟踪控制，当在线检测出位置或速度传感器故障时，分别采用数值积分器和微分跟踪器重构相应信号，并以之代替故障信号进行反馈控制实现系统的主动容错控制。由于此方法只可针对位置或速度传感器故障进行容错处理，本文又提出了一种主动取代分散容错控制方法，利用微分同胚原理将子系统结构进行非线性变换，将传感器故障转化成“伪执行器”故障，设计分散滑模观测器对多传感器故障进行实时检测，并利用其输出信号代替故障传感器信号，实现多传感器故障情形下可重构机械臂的主动容错控制。6.针对多故障并发情形，采用分散模糊滑模观测器对多种故障函数进行实时估计，同时采用模糊逻辑系统对子系统非线性项进行逼近和补偿，结合非奇异快速Terminal滑模技术及所估计函数重构控制律，实现主动分散容错控制，有效降低并发故障对控制系统性能的影响，此方法全面地考虑了系统存在执行器与传感器故障的情形，更利于实际工程应用。上述各种方法均通过不同构形的可重构机械臂模型进行了仿真验证，结果表明所设计方法有效。7.在许多的工程应用中，如在利用可重构机械臂进行开关门操作、空间站安装和更换电池板、搜索救援以及康复训练等工作任务中，机械臂末端与操作环境有接触，即可重构机械臂系统受任务约束时，已有的分散控制方法不能满足实际需求。考虑存在任务约束的可重构机械臂系统，借鉴级联控制思想，通过微分同胚原理将系统模型转化为链式结构，并分离变量使之成为一组含有力控制力矩与位置控制力矩关联的子系统集合。结合反演技术与线性矩阵不等式技术设计分散级联控制器，并保证闭环系统的渐近稳定性。最后，对全文的工作进行了总结，并结合本人的研究心得，对目前研究中存在的问题进行了展望。