实践中,工程系统（如飞机控制系统,化工或机械系统）通常会遇到一些故障,可能造成很严重的后果。由于大多数系统通常需要较高的可靠性和可维护性,因此故障诊断问题引起了广泛关注。故障诊断一般包括故障检测和故障分离。基于解析模型的故障检测与分离方法能够根据系统模型得到系统运行的状态信息,得到了更深入的研究。在解析模型的基础上,一些学者们提出了基于观测器和滤波器的故障检测与分离方法。但是由于系统模型的不确定性、未知噪声和外部干扰的存在,控制对象精确的数学模型往往很难得到。为了在未知干扰的影响下准确地检测出故障信息,需要先对干扰解耦,再结合集员估计方法进行故障诊断。本文主要对离散系统进行干扰重构,再结合集员未知输入观测器或集员未知输入滤波器对系统的执行器故障检测与分离。具体的研究内容和创新点可概括如下:（1）研究了含未知噪声和扰动的离散时间线性时不变系统的执行器故障问题,针对这类离散时间线性时不变系统提出了一种集员未知输入观测器对系统的执行器故障检测与分离。首先通过干扰重构消除迭代过程中未知干扰的影响,对于系统的执行器故障,将其作为一种未知输入,设计观测器解耦执行器故障,利用中心对称多胞体估计观测器输出与系统实际输出的残差区间。故障检测与分离策略是通过设计一组这样的集员未知输入观测器,用中心对称多胞体计算残差阈值。研究了风力机的桨距子系统执行器故障时的系统模型,并将设计的集员未知输入观测器应用于VTOL飞行器执行器故障问题和风力机桨距子系统执行器的故障问题中来验证所提方法的可行性。（2）研究了含有参数不确定性的离散时间线性不确定系统的执行器故障问题。利用中心对称多胞体处理参数的不确定性,同样将特定故障作为未知输入,使设计的观测器对其解耦但对其他故障敏感。考虑到不确定参数的影响,需要对不可观系统可观性分解。设计的观测器能够检测出系统无故障时残差的边界,以此作为故障检测的动态阈值,实现系统存在参数不确定和未知噪声和扰动时的故障检测与分离。最后通过飞行器模型的数值仿真验证所提方法的有效性。（3）研究了含未知干扰和噪声的离散时间非线性系统的执行器故障问题。实际系统中非线性特性的存在,使得故障检测与分离过程中很难得到精确的系统模型,对此先利用泰勒展开将非线性系统在工作点处线性化,并利用凸集差规划估计线性化误差区间,将其作为系统未知但有界的扰动,利用中心对称多胞体与滤波器结合的方法进行故障检测与分离。为了减少状态估计的保守性和计算的复杂度,对凸集差规划方法和中心对称多胞体算法进行了改进。