近年来,四旋翼直升机逐渐普及,在航拍、飞行表演、农药喷洒以及军事打击上应用前景都十分广泛。然而,恶劣的飞行环境影响控制信号的传递,导致时滞出现甚至诱发故障;此外,长期高负荷的运转也是另一个导致故障频发的重要元素。针对目前故障频发的现象,研究高效的容错控制方法变得极为迫切。四旋翼直升机控制系统的复杂程度不断加大,外部干扰,时滞,多故障等问题都给容错控制技术带来了极大的挑战。针对上述问题,本文根据研究现状,研究了故障状态下离散时滞四旋翼系统,结合滑模控制以及预测控制的优势设计了滑模预测容错策略用以处理时滞、多故障以及外部干扰等问题。首先,针对含有执行器故障、状态时变时滞以及外部干扰和系统参数摄动的离散四旋翼系统,提出了一种以鲸鱼优化算法求解最优控制律的滑模预测容错控制策略。利用滑模控制对于故障的不敏感性,在预测模型设计时采用全局滑模面作为预测模型,对标称系统进行预测。同时,为了削弱故障以及干扰对控制系统动态品质的影响,在参考轨迹中设计了补偿环节。并且,设计采用幂次函数参考轨迹,用以削弱控制律的抖振。设计鲸鱼优化算法进行控制律的实时在线寻优,该优化算法参数设置简单、收敛速度快并且控制律求解精度高,进而获得控制律也更为平稳。最后,仿真结果表明该算法的有效性。其次,针对含有传感器故障、状态时滞、输入时滞以及外部干扰和系统参数摄动的离散四旋翼系统,提出了一种基于改进型鲸鱼优化算法的滑模预测容错控制策略。针对含有传感器故障的四旋翼系统进行状态扩展,通过状态方程变换将原系统进行转换。对新系统的标称系统进行预测,获取其预测输出,根据预测输出设计反馈校正和滚动优化环节。然而,在滚动优化的过程中,鲸鱼优化算法存在早熟收敛以及陷入局部极值的问题。因此,针对上述问题,设计了一种改进型鲸鱼优化算法,在获得良好收敛速度和精度的同时又可以避免寻优过程陷入局部极小值,并且解决了早熟收敛问题。最后,仿真结果证明了该算法的合理性和优越性。最后,针对一类执行器和传感器同时发生故障且具有参数摄动、非线性环节以及扰动的离散四旋翼系统,提出一种基于滑模预测方法的主动容错控制策略。首先,扩展原系统的状态变量,将原系统化为在状态空间表达式上不含有传感器故障的新系统。同时针对非线性环节,利用斯特林插值公式进行近似线性化,将原来系统转化为形式上不含有非线性项的近似线性系统。然后,设计故障观测器可以同时观测执行器故障和传感器故障,利用观测器观测出的故障估计值进行控制器重构设计,设计滑模预测控制算法。最后,仿真结果表明该控制策略的有效性。