En este estudio, nos adentramos en las complejidades de abordar el desafío planteado por perturbaciones externas simultáneas y fallas cambiantes en actuadores y sensores en el contexto de sistemas de parámetros lineales variables (LPV). Nuestro enfoque se centra en la estimación de fallas (FE) y la búsqueda de control tolerante a fallas (FTTC). Los sistemas LPV se describen a través de una representación LPV politópica con funciones de programación de ganancia medibles. Se desarrolla un observador de modo deslizante LPV adaptativo (ASMO) con el propósito de estimar simultáneamente los estados del sistema y las fallas a pesar de las perturbaciones externas. En comparación con otros diseños ASMO convencionales, el observador propuesto tiene la capacidad de reconstruir las fallas del actuador aprovechando la señal de inyección de error de salida equivalente requerida para mantener el movimiento de deslizamiento y estimar directamente las fallas del sensor utilizando un algoritmo adaptativo. Basándose en la información de FE en línea, se sintetiza un FTTC para compensar el efecto de la falla y forzar a los estados del sistema en lazo cerrado a seguir sus señales de referencia deseadas. Se establecen condiciones suficientes para garantizar la estabilidad de los errores de estimación de estado y del sistema en lazo cerrado utilizando la teoría de estabilidad de Lyapunov junto con técnicas. Estos requisitos se articulan utilizando desigualdades matriciales lineales (LMIs), que pueden abordarse fácilmente a través de métodos de resolución de problemas de optimización. Para ilustrar la potencia de los enfoques propuestos, se proporciona un ejemplo ilustrativo.