在实际系统中,系统的参数和结构经常会发生改变。半马尔科夫跳跃系统模型能够描述具有这一特性的系统而引起了广泛的关注。半马尔科夫跳跃系统是一种混杂系统,通常分为离散时间马尔科夫跳跃系统和连续时间马尔科夫跳跃系统。在过去的几十年里,关于半马尔科夫跳跃系统的很多重要成果已经被研究,包括稳定性分析,鲁棒可镇定性,输出/状态反馈控制,滤波器设计,状态/故障估计以及故障容错控制等。半马尔科夫跳跃系统的驻留时间遵循更为一般的分布,如Wei-bull分布,该分布相比于马尔科夫跳跃系统放松了驻留时间分布的条件。显而易见地,这两种概率分布的差异使得半马尔科夫跳跃系统更有实际意义且降低了保守性。此外,在很多实际系统中,系统的故障和未知干扰的存在是不可避免的,这会导致控制系统的不稳定性以及系统性能的降低。因此,系统的故障检测显得尤为重要。受以上讨论的启发,本论文针对半马尔科夫跳跃系统的故障检测问题做出如下研究:通过使用滤波方法,考虑故障信号和未知干扰信号对系统的影响,解决连续型半马尔跳跃系统的故障检测问题,并且模态依赖滤波器能够使得故障检测系统随机稳定且满足H_∞性能。这里,我们应用解耦的方法去求解滤波器参数;基于连续型半马尔科夫跳跃系统,考虑参数不确定矩阵和一般不确定转换率对系统的影响,使用几何方法去解决系统的故障检测与隔离问题,这里所设计的残差生成器能够使得每一个故障信号只能受当前故障信号影响并且与其他故障信号没有耦合关系;考虑部分未知转换率对系统的影响,设计一个中间估计器,通过估计器和系统模型构造出误差系统并且误差系统是依概率有界的,通过被求解的滤波器去解决连续型非线性半马尔可夫跳跃系统的故障估计问题。最后,通过一些数值仿真例子去验证本论文所提出的基于连续性半马尔科夫跳跃系统的故障检测方法的有效性。通过F-404飞机引擎系统的仿真去验证系统基于几何方法的故障检测的实用性。