本文针对无人直升机飞行控制系统的特点和安全性要求,通过对飞控系统容错控制技术深入的研究,提出了先进的鲁棒及自适应容错控制方法,使得无人直升机飞控系统具备良好的容错能力,以满足系统高可靠性和安全性的要求。本文所做的主要工作如下：1、针对无人直升机飞行控制系统的执行器故障,建立了更一般、更实际的连续故障模型,考虑模型不确定性和控制增益裕量,提出基于线性矩阵不等式(LMI)和H∞控制的容错鲁棒控制方法,使得闭环系统无论控制部件是否出现故障都能保持稳定且保证一定的性能指标。鲁棒容错控制器不但可以抑制模型不确定性对系统的影响,还可以抵御执行器故障对系统产生的不良影响,提高了系统的可靠性,最后通过实例仿真验证了本方法的可行性。2、针对无人直升机飞行控制系统的执行器故障与外部扰动问题,为克服上一章被动方法的保守性,提出基于神经网络补偿器的自适应模型跟随方法,运用径向基(RBF)神经网络对系统的故障和外部干扰进行补偿,实现了PMF (Perfect Model Following)。该方法给出了基于跟踪误差的RBF神经网络在线权值调整算法以及各控制参数的自适应律,使系统在不需要知道故障信息的情况下实时跟踪参考模型的输出,并利用Lyapunov稳定性理论证明闭环系统最终有界稳定。最后,仿真验证了该方法的有效性。3、针对发生结构性故障的无人直升机飞行控制系统,以滑模控制为基础,结合模型参考自适应控制,提出模型参考自适应滑模容错控制方法,引入RBF神经网络对系统中因故障引起的参数大范围跳动进行补偿,并对切换项增益进行在线实时调整,既保持了滑模控制鲁棒性好的优点,消除了故障对系统造成的不利影响,又有效地降低抖振,实现对参考模型的完全跟踪,提高了系统的容错能力,并通过Lyapunov理论严格证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明所设计的模型参考自适应滑模容错控制器能够有效补偿结构性故障对系统造成的影响,而且抖振很小。