歼击机作为军队空中力量的核心具有广阔的军事发展前景和应用价值,其所处的高烈度战场环境和高机动作战任务使故障发生的概率增大,这对飞行控制系统的稳定性、安全性提出了更高的要求,为高机动歼击机系统设计有效的故障估计和容错控制方法具有重要意义。本文以典型歼击机F-16为研究对象,考虑舵面故障、传感器故障、参数不确定及外部扰动等因素,研究高机动情况下的故障估计与相应的容错控制方法。本文的主要研究内容如下:针对带有力矩干扰和多舵面失效故障的高机动歼击机系统设计了一种将非线性动态逆（NDI）控制、滑模自适应观测器相结合的非线性容错控制方法。建立带有力矩干扰和多舵面失效故障的内外环仿射非线性模型,考虑非线性项和力矩干扰对姿态系统的影响,设计基于NDI控制器的改进滑模观测器,在抑制抖振的基础上实现对干扰的补偿。引入观测器生成残差,设置工程阈值检测故障,结合自适应观测器设计自适应容错控制律估计并补偿多个通道的舵面失效故障,使系统在高机动时仍能稳定跟踪给定指令。针对舵面和传感器同时发生故障的高机动歼击机系统设计了一种基于扩张状态观测器（ESO）的改进自适应反步容错控制方法。引入带有多故障和外部干扰的姿态系统仿射非线性模型,通过径向基（RBF）神经网络估计器逼近传感器故障,并设计ESO对故障舵面和姿态变量进行估计,实现对多个故障信息的实时观测。在此基础上,采用状态估计值代替实际值并结合二阶指令滤波器设计内外环自适应反步容错控制器,使高机动情况下歼击机舵偏角仍在约束范围内,有效补偿多故障和外部干扰引起的姿态系统状态变量漂移和抖动现象。针对带有重心摄动和气动参数不确定的大迎角歼击机系统设计了一种将NDI控制、自适应滑模控制和参数估计方法相结合的混合容错控制方法。引入带有重心摄动的内环角速度仿射非线性模型,采用RBF神经网络对重心在线估计,并设计基于NDI控制的自适应滑模控制方法,在减小动态反演误差的同时补偿摄动引起的多通道振荡。基于迭代加权最小二乘法（IRLS）估计气动系数,针对带有气动参数不确定和干扰的外环姿态角系统设计积分滑模（ISM）NDI控制器,调节自适应增益实现对干扰和非匹配不确定项的鲁棒,减小不确定引起的抖振。基于MATLAB仿真平台对上述故障估计与容错控制方法进行了仿真验证和对比分析,结果表明本文所提出的控制方法能够准确估计多种故障,且能够有效补偿故障、不确定项和干扰,保证了高机动时歼击机飞控系统的稳态性能和跟踪性能。