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近年来，随着智能控制技术的发展，无人机的应用也越来越广泛。大型无人直升机因其出色的续航能力和负载能力，在民用、商用和军用的很多具体领域都有着不可替代的作用。复杂的任务环境和任务需求也在客观上要求无人直升机具备更加可靠的控制稳定性。故障诊断与容错控制技术是提高控制系统稳定性和可靠性的有效手段。本研究依托于某国防预研项目，为国产某型无人直升机设计故障诊断与容错控制系统，主要从传感器和执行器两部分提高无人直升机的容错能力。完成的工作和取得的成果主要如下。
首先对常规构型的无人直升机进行了介绍，然后结合研究对象的具体配置对整机系统进行了研究分析。根据动力学原理，建立了常规构型无人直升机的数学模型，为后续方法研究提供了仿真验证的基础。
针对某型无人直升机的具体硬件配置，考虑传感器实际输出的数据特性，设计了基于小波分析和多传感器综合分析的传感器故障诊断方法。该方法利用小波变换对输出数据较为“连续”的传感器信号进行分析，以实现对相应传感器健康状态的监测；多传感器综合分析的方法充分利用不同传感器测量结果之间的解析关系建立余度对比，进行故障的判决和定位。考虑大型无人直升机传感器数据的冗余特性，文中对不同余度特性的传感器进行了相应的容错控制设计。对于多余度配置的传感器，设计了基于分布式结构的数据融合方法，以实现无故障或有故障下系统状态观测量的最优估计。对于单余度配置的传感器，综合考虑传感器的可容错性和飞行器安全，进行了控制系统的重构设计。仿真和实测数据实验结果表明，该方法能够快速检测到传感器故障的发生并具有良好的容错性。
针对该型无人直升机执行器可能发生的软性故障，将执行器的健康情况增广为系统状态，设计了基于中心差分卡尔曼滤波算法的状态估计方法，对执行器的健康状态进行实时监测。文章还根据执行器健康状态设计了重构控制器，进行实时的控制量重构，以最小化故障影响。仿真结果验证了该方法能够快速、准确地检测出执行器的软性故障并消除故障的影响。
首先对常规构型的无人直升机进行了介绍，然后结合研究对象的具体配置对整机系统进行了研究分析。根据动力学原理，建立了常规构型无人直升机的数学模型，为后续方法研究提供了仿真验证的基础。
针对某型无人直升机的具体硬件配置，考虑传感器实际输出的数据特性，设计了基于小波分析和多传感器综合分析的传感器故障诊断方法。该方法利用小波变换对输出数据较为“连续”的传感器信号进行分析，以实现对相应传感器健康状态的监测；多传感器综合分析的方法充分利用不同传感器测量结果之间的解析关系建立余度对比，进行故障的判决和定位。考虑大型无人直升机传感器数据的冗余特性，文中对不同余度特性的传感器进行了相应的容错控制设计。对于多余度配置的传感器，设计了基于分布式结构的数据融合方法，以实现无故障或有故障下系统状态观测量的最优估计。对于单余度配置的传感器，综合考虑传感器的可容错性和飞行器安全，进行了控制系统的重构设计。仿真和实测数据实验结果表明，该方法能够快速检测到传感器故障的发生并具有良好的容错性。
针对该型无人直升机执行器可能发生的软性故障，将执行器的健康情况增广为系统状态，设计了基于中心差分卡尔曼滤波算法的状态估计方法，对执行器的健康状态进行实时监测。文章还根据执行器健康状态设计了重构控制器，进行实时的控制量重构，以最小化故障影响。仿真结果验证了该方法能够快速、准确地检测出执行器的软性故障并消除故障的影响。