本文针对当前动态系统的故障检测与诊断技术领域内存在的一些问题及其发展趋势,结合相关学科理论取得的新成果,研究了若干类故障检测和故障诊断方法。主要工作如下:首先,针对一类具有系统建模误差,以及含传感器模型不确定项的非线性控制系统,提出了一种用于执行器故障诊断的观测器方法。分别考虑建模误差、传感器不确定项小于已知常数,以及小于已知函数情形。观测器中引入了自适应补偿项,当出现偏差后将对故障及建模不确定项进行补偿。自适应算法中采用了死区算子,增强了算法的鲁棒性。同时利用自适应律进行偏差估计。理论分析证明了方法的有效性。其次,研究了一类具有建模误差的非线性系统的鲁棒故障检测与诊断问题,利用神经网络设计的故障估计器能在线估计系统中的故障向量。自适应算法中采用了死区算子,增强了算法的鲁棒性。观测器中增加了自适应补偿项提高了观测器的性能。通过理论分析,证明了故障估计误差一致有界。最后,针对一类具有系统建模误差的非线性时滞系统,提出了一种用于执行器故障诊断的自适应观测器方法。观测器中引入的补偿项消除了建模误差的影响,使得观测器的观测误差收敛到零。同时利用自适应项对故障进行估计。理论分析证明了观测器的观测误差收敛到零,且观测器稳定。通过本文的研究,较好地解决了几类不确定非线性系统的故障检测与诊断问题。在存在建模误差的情况下,通过自适应补偿、神经网络、自适应观测器等方法解决了某些非线性系统的故障检测与诊断问题。仿真实验则进一步表明了其有效性和实用性。