MEMS（Micro Electromechanical System）电磁式微镜属于微光机电系统。由于其具有体积小、功耗低、精度高、响应速度快等诸多优点,在光通信、生物化学、医学成像以及消费电子产品方面有着广泛的应用。但是微镜系统在实际中容易出现不可逆的故障,严重影响相关产品的生命周期,因此研究MEMS电磁式微镜的故障模式及诊断方法,预测其生命周期,提前更换相关部件,对MEMS电磁式微镜的推广及应用具有很大的现实意义。本学位论文以MEMS电磁式微镜作为研究对象,同时考虑到电磁式微镜系统在工作过程中可能受到过程噪声与测量噪声的干扰,通过对电磁式微镜系统的分析研究,建立合适的模型,根据所建立的模型,通过滤波的方式实现系统的状态估计与故障诊断研究。该论文的主要研究工作如下:（1）通过对现有资料及实验数据的研究发现电磁式微镜系统中存在非线性迟滞环节,结合块模型的建模思路,采用带迟滞的Hammerstein模型描述电磁式微镜系统,并进行参数辨识。考虑到算法复杂度以及工程上是否易于实现的问题,在保证模型准确度的情况下,系统中的迟滞环节使用Duhem模型进行描述。仿真及实验结果验证了系统模型的准确性,同时给出了电磁式微镜系统完整的状态空间表达式为后续的滤波器设计以及故障诊断研究奠定了基础。（2）由于带迟滞的Hammerstein模型是一个迟滞环节与一个线性环节串联的结构,所以这导致迟滞环节与线性环节的中间变量不可测,同时也导致难以实现对整个系统进行状态估计。在此基础上,本文构造了针对于实验用MEMS电磁式微镜的无迹卡尔曼滤波器实现对系统的状态估计,并通过与传统的卡尔曼滤波器进行对比,表明本文所构造的无迹卡尔曼滤波器能够更好地跟随系统状态,具有更大的应用价值。（3）基于之前针对电磁式微镜系统构造的无迹卡尔曼滤波器,设计了电磁式微镜系统的故障诊断模块。通过查阅资料以及对实验数据的分析,将实验用电磁式微镜的故障分为转动轴断裂、材料疲劳与电磁线圈故障。并针对不同的故障模型模式,分析故障诊断模块输出信号的时频特征,通过其时频特征和均方误差与正常工作的电磁微镜系统相应的值进行比较,确定故障类型。实验结果表明所设计的故障诊断模块能够准确地对微镜不同故障进行诊断,符合设计要求。