Викладено теоретичні засади щодо раннього виявлення змін властивостей (розладнань) об'єктів і систем керування. Висвітлено методи теорії адаптивних систем і штучних нейронних мереж, призначених для роботи у режимі реального часу за умов апріорної та поточної невизначеності. Запропоновано нові архітектури нейронних мереж і алгоритми навчання та ідентифікації, що дозволяють розв'язувати широке коло задач контролю та діагностики, забезпечують компроміс між кількістю хибних тривог і запізненням у визначенні розладнань.