四旋翼无人机属于多旋翼飞行器的一种,它由四个中心对称分布的螺旋桨提供动力。相比于固定翼和单旋翼飞行器,四旋翼无人机具有结构简单,容易实现微型化和轻量化,能在狭小的空间内垂直起降和悬停飞行,以及机动性较强等特点,成为国内外科研学者关注的热点。同时,这些优异的性能使其在军事、民用和商业等领域得到广泛应用,如战场侦察、防火救灾、航拍摄影、农田植保、物流快递等。飞行控制系统是四旋翼无人机的核心部分,是无人机实现稳定、可靠飞行的关键。近些年,科研人员们提出了很多控制方案来提高控制系统的鲁棒性和稳定性。然而,随着应用领域的不断拓展和性能要求的不断提高,四旋翼无人机的工作环境变得更加恶劣,飞行任务更加艰巨,未知的外部干扰、自身参数的不确定性和零部件故障等都给无人机的飞行控制带来了巨大的挑战。现有的控制方案还不足以有效地解决上述问题。因此,本文基于反步、自适应、模糊等多种非线性和智能控制方法,提出了几种不同的抗干扰及容错控制方案,用于四旋翼无人机的姿态和位置控制。论文的主要内容包括以下几个方面:（1）对四旋翼无人机的旋翼和整体系统分别建立了动力学模型。旋翼是四旋翼无人机的关键部件,考虑无人机在垂直飞行和向前飞行两种状态下受力情况,分析了旋翼的空气入流,并应用滑流理论、叶素理论和动量定理等推导出两种飞行状态下旋翼桨盘处的诱导速度,并给出旋翼空气动力学系数的计算方程。针对四旋翼无人机的整体系统,建立了地面和机体两组坐标系,对无人机的运动原理进行了分析,应用牛顿-欧拉方法建立了四旋翼无人机平动和转动的动力学模型。（2）针对现有的四旋翼无人机控制方法抗干扰能力不足的问题,在经典反步控制方法的基础上,提出了一种新的鲁棒控制方法。该方法通过对Lyapunov函数和误差变量进行重新设计,并在控制律中增加第一类误差变量的积分和第二类误差变量的饱和函数项,建立了饱和积分反步抗干扰控制系统。稳定性分析证明了系统的误差一致最终有界。数值仿真分析中对无人机施加了不同类型的外部干扰,结果表明,控制系统抵抗外部不确定干扰的能力得到了有效的提高。（3）在提高系统抗外部干扰能力的同时,针对四旋翼无人机系统自身参数变化的问题,提出了一种模糊自适应反步抗干扰控制方法。无人机系统的自身参数尤其是质量参数发生较大变化,会使系统模型的精度大大降低,并给飞行控制引入很大的误差。因此,基于自适应控制理论设计了质量参数观测器,用于观测并修正无人机系统的实时质量。对于未知的外部干扰,基于不依赖精确系统模型的模糊控制理论设计了模糊补偿控制器,用于补偿外部干扰。将新设计的质量观测器和补偿控制器与反步控制方法结合,建立了模糊自适应反步控制系统。稳定性分析证明了控制系统的渐进稳定性。数值仿真分析结果表明,该控制方案可以有效地估计系统的质量参数,并抑制参数变化和外部干扰的影响,提高系统的控制精度。（4）对于有故障的四旋翼无人机系统,针对执行器部分失效故障问题,提出了一种主动容错控制方法。通过引入旋翼的效率系数和故障系数,建立了执行器恒增益故障的数学模型。分别对横滚和俯仰两个控制通道设计了故障观测器,用于检测故障的发生并初步定位故障。根据姿态角变化规律提出了故障诊断算法,对故障进行精确定位和隔离。应用自适应控制方法设计了故障参数估计的自适应律,并将故障参数引入基线控制器,对控制器进行重构,从而建立了四旋翼无人机的主动容错控制系统。稳定性分析证明了控制系统的一致最终有界性。用数值仿真方法对控制方案进行了验证,结果表明,该方案可以提高控制系统的容错能力和安全性。（5）为了进一步验证提出的控制方案,设计并搭建了四旋翼无人机试验平台,完成了室外悬停飞行测试。基于模块化的设计思想,制定了试验平台总体设计方案,对各模块的硬件进行了选型和设计,对试验平台软件程序的设计流程进行了讨论。在室外有阵风干扰的环境下,对四旋翼无人机平台做了悬停飞行试验,通过对试验结果的分析和比较,验证了提出的控制方案具有更强的鲁棒性。