随着现代工业技术的进步发展,工业控制变得越来越复杂,工业控制过程中的不确定性、严重非线性、时滞现象、多变量、外部干扰和未建模动态误差等因素的存在,使得建立控制对象的精确数学模型变得更加困难,单纯地应用传统控制理论的方法很难满足现代工业过程中复杂系统的控制要求。在1985年,日本学者Takagi和Sugeno提出了一种动态系统的模糊模型辨识方法,即T-S模糊模型的方法。对非线性系统的不同区域局部线性化,可以得到一系列由IF-THEN规则描述的线性化模型,对这些线性化模型通过模糊隶属度函数连接起来即可得到系统的一个全局模糊化模型,即T-S模糊模型。由于T-S模糊模型的研究可以借助于线性系统的控制和分析方法,这就为非线性系统的研究提供了一个新的方法。因此,自其被提出以来,就受到了国内外控制领域学者的广泛关注。大多数随机分布系统都是假设系统的随机变量服从高斯分布,但是在实际应用过程中并非如此,例如在造纸过程中纸浆均匀度的控制,磨矿过程中矿石颗粒大小分布的控制,高分子聚合过程,火焰的分布控制等。都是要求控制过程变量的概率密度函数(PDF)。基于这些实际的应用背景,2000年,王宏教授提出了直接设计控制器以使系统输出概率密度函数形状跟踪给定概率密度函数形状的思想,称之为随机分布控制理论。随机分布系统既包括高斯系统,又包括非高斯系统。经过10多年的研究,已系统地建立了多种建模、控制及故障诊断方法。现有的非高斯随机分布系统的研究,大都是基于线性非高斯随机分布系统,对于非高斯随机分布系统中的非线性问题很少触及,对于含有非线性问题的非高斯随机分布系统的研究更是少之又少。而T-S模糊模型为解决非线性系统的控制问题的研究开辟了一条崭新的途径。而本文正是以此为背景,对T-S模糊模型描述的非高斯随机分布控制系统展开了研究。本文的主要工作如下：(1)对于T-S模糊模型描述的非高斯随机分布系统,其输出概率密度函数采用线性B样条逼近。首先利用残差信息设计自适应故障诊断观测器来诊断系统中所发生的故障。根据系统的输出权值误差动态方程,设计基于权值误差的积分型切换函数,根据滑模控制理论求出对应的等效控制律,并证明了系统在设计的滑模面上能够稳定运动。设计了系统的滑模控制律,保证任意位置出发的状态轨迹能够于有限时间内到达滑模面。最后,通过仿真实例验证了故障诊断和容错控制算法的有效性。(2)对用T-S模糊模型描述的含有有界外扰的非高斯随机分布控制系统,通过设计的自适应故障诊断观测器进行故障诊断,通过给出的具有理想动态特征的参考模型进行容错控制。故障诊断观测器用来诊断系统中所发生的故障,根据有界实引理和区域极点配置理论,求解线性矩阵不等式得到相应的参数,并证明系统对外部扰动具有H∞鲁棒稳定性。容错控制部分,利用故障诊断信息,参考模型状态以及输入信息构造容错控制器,并证明了容错控制后权值误差跟踪系统的有界性,进而使系统的输出PDF能够跟踪期望的PDF。最后,通过仿真实例验证了故障诊断和容错控制算法的有效性。(3)对用T-S模糊模型描述的非高斯奇异随机分布系统,其输出概率密度函数用平方根B样条逼近。通过设计自适应故障诊断观测器来诊断系统中所发生的故障,并通过求解线性矩阵不等式得到相应的参数。容错控制部分,根据期望的权值求出与其对应的期望状态信息,利用故障诊断信息,期望状态以及残差信息构造容错控制器,并证明了容错控制后权值误差跟踪系统的有界性,进而使系统的输出PDF能够跟踪期望的PDF。最后,通过仿真实例验证了故障诊断和容错控制算法的有效性。