非线性机电系统是现代工业生产中重要的组成部分。但由于外部环境的影响和内部系统元件的老化,非线性机电系统可能会发生传感器故障和参数故障。此外,非线性特性、参数的不确定性和噪声干扰等因素也会影响非线性机电系统的工作性能。因此,本文以非线性机电系统为研究对象,并考虑系统的参数不确定性,基于键合图理论和滑模控制理论,对传感器故障和参数故障下的系统进行故障检测及容错控制研究。首先,提出一种基于粒子群优化算法的优化自适应阈值以提高参数不确定条件下系统的故障检测性能。利用线性分式变换理论对存在参数不确定性的非线性机电系统进行建模,得到系统的不确定性诊断键合图模型。通过建立自适应阈值与残差之间的约束关系,将提高故障检测性能的问题转化为求解多目标约束函数最优值的问题。仿真与实验结果表明,相比于传统的自适应阈值方法,优化自适应阈值方法提高了系统的故障检测性能。然后,针对非线性机电系统的传感器故障,提出一种基于优化自适应阈值和传感器故障重构策略的主动容错控制方法。根据解析冗余关系推导出系统的动力学方程,进而提出一种基于自适应递归终端滑模的跟踪控制策略,以实现系统健康状态下的负载位置跟踪。当系统发生传感器故障时,构建自适应滑模观测器进行传感器故障重构,根据重构结果设计自适应主动容错控制律,并利用故障检测结果进行控制律的实时切换。通过实验结果分析,验证了传感器故障下主动容错控制方法的可行性。最后,针对非线性机电系统的参数故障,提出一种基于自适应模糊终端滑模的鲁棒容错控制方法。将因参数故障引起的未知项视为系统的未知扰动,进而建立参数故障下系统的动力学方程。通过自适应模糊系统估计出参数故障引起的未知项,利用估计结果补偿参数故障对系统的影响。根据快速非奇异终端滑模理论及自适应模糊系统设计出基于自适应模糊终端滑模的鲁棒容错控制律。此控制方法不仅能够维持参数故障下系统的负载位置跟踪性能,而且不需要故障检测模块。通过实验结果分析,验证了参数故障下鲁棒容错控制方法的可行性。