吸气式高超声速飞行器因其飞行速度快、机动能力强以及效费比高等优点,在航空航天及军事领域具有重要的研究意义。近年来已有不少高超声速飞行器项目取得长足进步,但由于其动力学的强非线性、强耦合性、气动参数不确定性以及外部干扰等的存在,加之执行器伺服系统的受限,吸气式高超声速飞行器的控制系统设计仍面临着巨大的挑战。本文以吸气式高超声速飞行器纵向通道为控制对象,主要进行了如下研究。第一,给出了面向控制的弹性吸气式高超声速飞行器纵向通道模型。一方面,获得了飞行器弹性纵向通道模型,并通过多项式拟合方法获得气动力、气动力矩以及弹性模态的表达式。另一方面,为表征执行器受限特点,建立了考虑传递函数、输出幅值和速率饱和等特点的执行器伺服系统模型。第二,研究了吸气式高超声速飞行器具有气动参数不确定性时的跟踪控制问题。为解决速度跟踪问题,设计了自适应动态逆控制器。为解决高度跟踪问题,设计了自适应反步法控制器。所设计自适应控制器使用了投影函数以避免发生奇异问题。第三,研究了执行器受限下高超声速飞行器的跟踪控制问题。速度跟踪控制以自适应动态逆为框架,并设计辅助信号以应对超燃冲压发动机输出受限问题。高度跟踪控制中,首先通过自适应反步法获得气动舵的初级控制指令,之后采用模型预测控制方法对指令修正以克服执行器受限问题。此外,本文还利用神经网络以降低自适应律复杂度,利用自适应方法估计等效干扰,并避免了抖振问题。第四,研究了执行器受限下高超声速飞行器的强化学习抗干扰跟踪控制问题。在考虑外部干扰存在的情况下,设计了基于强化学习的自适应控制。采用自适应超扭微分算子估计气动参数不确定性和外部干扰,并通过自适应方法估计算子误差上界,在确保系统稳定性和鲁棒性同时,降低了自适应更新律复杂度。从控制分配角度出发,采用强化学习方法替代模型预测控制以克服执行器受限问题,并通过设计辅助信号以应对控制分配误差,避免在线求解优化问题,提高计算效率。所设计飞行器控制系统通过Lyapunov方法证明了稳定性,并通过对比仿真验证了所设计控制器的有效性和鲁棒性。最后对本文研究内容进行总结,并对未来工作进行了展望。