固定翼无人机由于具有飞行速度快、巡航高度高、机动能力强等优点,可以快速到达近地空间范围,也可以短时间内到达任意指定位置,代表着未来近地空间飞行器的发展趋势,在军用和民用领域中占据了重要的位置,极具发展潜力和应用价值。固定翼无人机越来越广泛的应用引发了使用者对其飞行安全性的思考,尤其是无人机机身零部件发生故障情况下,如何在机体部件发生故障情况下,实现无人机系统的容错控制,保证无人机仍然具备一定的飞行稳定性具有重要的意义。鉴于固定翼无人机结构的复杂性,建模过程十分复杂并且精度缺乏保证,而随着先进传感器技术的发展,无人机飞行过程中的数据可以得到有效的存储和使用,这些数据包含了系统的特征和规律,为数据驱动的容错控制方法提供了必要的基础。本文首先对系统模型、互质分解技术和Youla参数化方法做出了基本的论述,介绍了适定性和内稳定的概念,以上述理论为基础,分析、总结得到了一体化方法。此方法能够不破坏控制系统原有结构和参数,产生补偿控制信号抑制机体故障,实现对系统的容错控制。其次,介绍了数据驱动的残差产生方法,通过模型的方法引出数据驱动的形式,得到数据驱动形式的系统稳定核表达。接下来分析一体化框架的稳定性,给出了Youla参数化矩阵的梯度更新方法。其次,介绍了传感器故障的容错控制方法,这种方法的核心就是重构传感器信号,两种方法分别从不同角度给出了传感器信号的重构方式。文章最后给出了理论内容的仿真实例验证,并对实验方法和结果进行了总结。