随着航空飞行器控制系统规模和复杂性的持续扩大,对控制系统安全性和可靠性的要求也持续增加。航空飞行器的气动特性复杂,飞行状态特殊,在飞行的过程中容易受到外界干扰,发生执行器、传感器类型故障,因此研究飞行控制系统的故障诊断是具有现实意义的工作。本文立足于前人研究的基础,将航空飞行器的飞行控制系统作为研究对象,对系统将会出现的故障类型进行分析,考虑系统的建模不确定性、外界扰动等非线性因素,基于滑模观测器的理论设计了飞控系统的故障诊断算法。论文的主要工作和创新点如下:首先,介绍了论文的研究背景与意义以及故障的概念与分类,并对基于观测器的故障诊断技术的研究近况作了阐述。然后针对一类具有扰动和模型不确定性的线性系统,提出了一种基于滑模观测器的故障诊断方法,用于检测执行器故障。通过使用线性矩阵不等式(Linear matrix inequalities,LMI)可以直接解决滑模观测器方法的求解困难。采用Lyapunov稳定性理论证明了所设计滑模观测器的稳定性。其次,针对含有扰动的飞控系统执行器的微小故障诊断问题,提出了一种基于神经网络滑模观测器对系统执行器故障进行检测及估计的办法,并证明了该神经网络滑模观测器的稳定性。通过坐标变换将线性系统解耦成两个子系统:一个子系统不含扰动,对其设计神经网络观测器,实现对微小故障的检测;另一个子系统受到扰动和微小故障的双重影响,对其设计滑模观测器,消除未知扰动的影响来保证系统的强鲁棒性。然后,针对一类不确定非线性系统的传感器故障估计、执行器故障检测问题,提出了一种基于鲁棒滑模观测器的故障诊断方法。通过将传感器故障矢量作为扩展状态矢量的一部分,将具有传感器故障、执行器故障和未知输入的原始系统转换为增强型奇异系统,该系统仅具有执行器故障和未知输入。对于构造的奇异系统,使用鲁棒滑模观测器来同时估计原始系统的状态和传感器故障,并通过求解优化问题,根据线性矩阵不等式计算观测器增益矩阵。同时,设计执行器故障检测器,在发生执行器故障时进行检测。最后,根据课题研究内容,为了给航空飞行器飞控系统的故障诊断研究提供仿真实物模型,构建了半物理实验平台——飞行器故障诊断实验平台,介绍了该平台的的硬件和软件系统。以本文提出的基于滑模观测器的故障诊断算法为例,应用于该平台上,实验结果既说明了平台设计构建的合理性,同时又验证了设计的滑模观测器的故障诊断性能良好,能够保持有效的跟踪,并且能够修复系统性能,具有工程运用的参考价值。