高超声速飞行器具有重要的战略意义和极高的应用价值.强耦合,不确定性,参数变化和独特的气动特性使得高超声速飞行器的建模和控制器设计面临严峻的挑战.本文在高超声速飞行器的建模,平衡状态研究和非线性控制器设计三个方面开展了较深入地研究,主要研究成果如下:建立了通用高超声速飞行器(GHV)六自由度的Simulink模型.模型主要包括气动模块,推进模块,惯性模块,加速度模块,大气模块,运动方程模块,地球模块.建模时充分考虑了质量时变特性和环境参数变化,并且引进了风和紊流模块.建立了基于美国航空宇航局数据的仿真模型,为以后的研究工作提供一个仿真平台.并且,进一步讨论了GHV的开环特性.针对含有不稳定模态的GHV平衡状态的求解问题,提出了GA-SQP混合优化求解方法.该方法基于遗传算法,根据误差积分的性能指标准则,采用混沌搜索和淘汰机制,将配平问题转化为代价函数最小值的求解问题.并且,局部搜索引入序列二次规划策略,分步求解出升降舵偏角,油门设置与迎角初始值.建立了基于Simulink的动态模型,仿真结果表明,该算法能够精确地收敛到平衡点,并具有较好的稳定性,而且与初始值无关.该算法为一类复杂非线性系统平衡状态的求解问题提供了一种实用有效的解决方法.基于非线性动态逆策略,运用输入输出线性化技术,设计了GHV的自适应滑模鲁棒控制器.通过自适应调整增益,有效地降低了抖振,提高了系统的鲁棒性能.在一定条件下,系统可在李亚普诺夫意义下实现稳定.仿真结果证明了此方法的有效性.提出了GHV的自适应反步滑模控制策略.基于反步方法,采用RBF的神经网络去逼近未知非线性特性的GHV系统,控制器和自适应律在李亚普诺夫意义下得到,所以可以保证系统的稳定性.进一步的,研究了带有命令滤波器方法的自适应滑模控制,不但有效地保证了参数估计的稳定性,而且有效地减少了虚拟控制导数的计算.在高超声速条件下,纵向运动的仿真结果证明了所设计控制器的有效性.针对GHV的制导系统,基于保性能控制理论设计了鲁棒制导律.运用线性矩阵不等式方法,得到了保性能和最优保性能制导律的控制器.不同大机动情况下的仿真结果表明,与比例导引相比,保性能控制律和最优保性能控制律能成功地导引高超声速飞行器拦截机动目标.所设计的保性能控制器不但抗干扰,而且在遭遇时刻的过载较小,脱靶量小.