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常规的解析余度容错方法容易受到不确定因素和随机干扰的影响，本文以飞行控制系统为研究对象，提出基于智能解析余度的容错飞行控制系统设计方案，使用径向基神经网络的在线学习和全局逼近的性能，建立飞行控制系统传感器之间的解析余度关系，利用不相同传感器之间的解析关系进行残差分析从而进行传感器的故障隔离与信号重构．这样有效地抑制了测量噪声和模型不确定性．应用某型飞机进行仿真，实现了传感器的在线故障隔离与重构，验证了该方法的有效性．