随着无人机新型气动布局的广泛研究以及飞行环境的日益复杂，控制重构技术逐渐成为保障无人机飞行安全的主要技术手段之一。本文根据样例飞翼无人机冗余操纵面的气动操纵能力和故障特性，设计了操纵面故障检测与诊断机制，给出了控制分配/重构算法，实现了控制指令的高精度分配，以及操纵面故障情况下的分配重构。首先，根据样例无人机的典型操纵面的故障情况，设计了一种基于多模型参数估计的操纵面故障检测与诊断机制，通过对操纵面动态特征参数的在线估计，实现了对操纵面工作状态的监测，及时准确地给出了故障类型和故障程度，为控制重构提供依据。然后，针对样例飞翼无人机操纵面的特点，如位置与转速等物理约束、操纵效率差异大、操纵耦合强等问题，将链式分级和直接分配相结合，通过对各操纵面进行操纵效率分级，并针对每一级操纵面提出一种改进的离散状态下的直接分配方法，有效地提高了物理操纵面正常工作时的分配精度，抑制了各操纵面之间的控制耦合。然后，针对操纵面故障类型和故障程度，设计控制重分配算法，通过对故障操纵面进行补偿并调整操纵效率矩阵，利用设计的控制分配算法对控制指令进行重分配，以实现控制重构的目的。最后在MATLAB环境下，利用快速原型技术搭建由无人机模型、控制律、控制分配/重构、故障检测与诊断模块构成的实时仿真环境，进行联合仿真验证。结果表明：上述各算法能够及时提供无人机操纵面故障信息，并能够实现对控制指令的精确分配。