随着研究者们针对四旋翼无人机在控制性能与容错能力方面的研究不断深入,使得其应用技术水平也得到了提升,功能愈加多样化,操控性也越来越好。在此背景下,四旋翼无人机在军事、农业以及影视拍摄等领域的应用也更加广泛。由于四旋翼无人机是一种欠驱动、强耦合、非线性的系统,因此对控制系统的稳定性就提出了更高的要求。且由于四旋翼无人机有机体结构复杂,材料轻质的特点,因为零部件负担过重导致的故障情形也引起了众多学者的关注。四旋翼无人机的执行器担当的工作任务尤为繁重,由于高强度的使用,因此也更容易发生故障。当执行器发生故障后若无法进行有效的容错控制,将会造成飞行任务无法完成、机体受损甚至是对生命财产损失的严重后果。因此本文针对执行器发生部分失效故障的问题设计容错控制器,以期使四旋翼无人机在发生执行器故障后仍能保持正常飞行或性能损失在可接受范围内。基于以上问题本课题做了如下研究:首先,介绍了四旋翼无人机的飞行原理以及各个飞行动作下的执行器运行机制;建立了四旋翼无人机的机体坐标系与地面坐标系,以及两个坐标系之间的转换方式。根据了四旋翼无人机的与动力学原理,建立了系统角运动的非线性模型以及线运动非线性模型,在此基础上对角运动与线运动的非线性模型进行了线性化处理;最后给出了四旋翼无人机执行器故障的数学模型。其次,对四旋翼无人机的控制器参数进行了优化,提升了控制性能。针对四旋翼无人机的执行器部分失效的故障问题,设计了基于深度置信网络的故障诊断机制,对执行器不同的故障状态进行分类;接着设计了基于故障补偿策略的容错控制器,针对不同的故障情形设计对应的容错控制律,并将多个控制律组成容错控制器;通过故障诊断子系统获得的故障信息,调用相应的容错控制律,对执行器部分失效故障进行处理。最后,在基于深度置信网络故障诊断的基础上,对故障诊断算法的失效性进行了优化;为进一步提高故障诊断的准确率和实用率,考虑到单执行器故障或双执行器同时故障的情形,设计了基于遗传算法优化的支持向量机故障诊断系统;在利用故障补偿机制设计容错控制器的基础上,设计了故障补偿与滑模控制相结合的容错控制器,在保证故障发生后容错能力的同时,提高了系统的鲁棒性。