随着控制系统应用的深入,系统的控制性能要求越来越高,这就促使了对所建系统模型精确性的要求越来越高,而传统的确定性系统模型已经不能满足这种高精度的需求。另一方面,随机扰动信号和执行器故障又时常会影响系统的性能和稳定性,同时,这两种常见的情形有时并不能获得其相关信息,所以,对带执行器故障的随机系统的稳定性研究和控制器设计就成为了一个研究方向。滑模控制方法具有较强的鲁棒性,但是,在处理系统未知信息情况下是有难度的,而自适应估计是估计系统中未知参数非常有效的方法,本文利用滑模控制方法结合自适应估计方法,先研究了线性系统的稳定性及控制器设计,最后将该方法推广到随机系统。其主要研究内容以及得到的结果包含以下几个方面:首先,假设了系统同时发生失效和偏移故障情况,进一步研究了两种故障的估计,以及对系统性能的影响,在上述观测器的基础上,引入中间观测器方法,针对偏移故障单独设计估计系统,同时该方法能够避免传统观测器的匹配条件,进一步为了使系统是渐近稳定的,采用了辅助系统的方法,设计了基于观测器的自适应滑模控制器,并在线调节控制器参数,以补偿故障对系统带来的影响,保证了系统的稳定性。其次,引入Markov跳跃系统,考虑转移概率完全已知的情况,同时考虑执行器失效故障,采用了一种Lyapunor-Krasocskii函数结合线性矩阵不等式的方法,设计了滑模观测器来估计Markov跳跃系统的状态,该滑模平面是基于观测器状态设计的;同时基于观测器状态得到故障估计信息,并设计了滑模自适应控制器,进一步为了避免转移概率对系统的控制器综合设计时LMI的影响,对误差系统和观测器系统选择了不同的李氏矩阵,最后证明了该方法的有效性。再次,考虑实际系统的复杂性,依据随机系统的不同分类选择Ito随机系统作为研究对象,并且考虑了系统中同时含有两种随机信号的情况,基于上述的观测器方法,利用随机Lyapunov稳定性理论、随机积分性质定理、线性矩阵不等式以及参数分离理论对随机系统的系统状态、故障信息进行了估计,并采用了滑模观测器的方法,研究了该类随机系统的稳定性及控制器设计问题进行了研究。最后,对全文所做工作进行了总结,并指出下一步的研究方向。