由于巨大的军事战略意义和民用价值,吸气式高超声速飞行器（AHV）已成为世界各强国极度重视的战略制高点,作为关键技术的飞行控制技术引起各国科学家广泛关注。本文针对高超声速飞行器巡航段轨迹跟踪控制问题,以自适应动态规划（Adaptive Dynamic Programming,ADP）理论为基础,开展了相关的研究,具体工作内容如下:（1）针对仿射非线性系统存在不确定项问题,提出了一种基于ADP的鲁棒控制器设计方法。首先,通过将不确定项引入到性能指标函数当中,鲁棒控制器求解问题被转化为标称系统最优控制问题。然后,构建评价神经网络,并采用策略迭代算法训练神经网络,得到标称系统哈密尔顿-雅可比-贝尔曼方程（HJB）的近似解。进而,直接推导得出最优控制律。最后给出严格数学证明,验证了闭环系统的稳定性。（2）提出了一种基于ADP的算法,用于求解AHV姿态控制器PID增益参数在线整定问题。通过分别搭建评价网络和动作执行网络,实现对姿态子系统最优目标函数的逼近和对PID控制参数的拟合,并利用梯度下降法给出了只依赖于观测数据的神经网络权值调整公式。实现了PID姿态控制参数的在线闭环快速自适应整定。通过仿真结果,验证了提出算法的优良特性。（3）为实现AHV巡航段高度和速度跟踪控制,提出了一种基于ADP算法的滑模控制器设计。采用输入输出反馈线性化方法,建立速度子系统和高度子系统的输入和输出之间的依赖关系,并分别设计滑模控制器;针对得到的滑模动态系统,引入ADP控制项,从而提高滑模控制器的暂态响应和自适应能力。数值仿真实验验证了控制器的有效性。