近年来,由于航空科学的发展,飞机已经成为一种比较常用的交通工具,对于飞机制造商、飞行员和乘客来讲,飞行安全一直是首要考虑的问题。尽管现代飞机已经使用了很多安全措施,包括采用多重的传感器系统和冗余的执行机构等,但飞行事故还是难以避免。由于飞行员在驾驶舱内仅能够得到的有限的信息,有时很难正确的判断问题所在和保持稳定飞行控制。飞行安全控制系统可以辅助飞行员进行正确的判断和操作,这对提高故障或者受损后飞机的生存能力具有重要意义。本文提出了一种基于平稳飞行状态的自适应飞行安全控制系统结构,结合完整的非线性飞机动力学模型,针对未知故障下飞行安全控制中的若干关键问题,包括故障后飞机的迅速自适应稳定控制和平稳飞行状态指令跟踪、在线系统辨识和平稳飞行状态探索等,展开了研究。论文的主要研究工作如下:首先,建立了双引擎固定翼飞机的非线性动力学模型,并进行了线性化分析。针对NASA双引擎通用飞机模型GTM,研究了故障后飞机系统的自适应飞行控制方法。设计了基于追溯代价的自适应控制方法对多种故障情况下的飞机进行稳定控制,包括控制舵面故障、气动力系数变化、机体结冰和引擎故障等情况。相对于传统的基于故障诊断信息的容错控制策略,该方法可以在未知故障具体信息情况下根据控制输入与系统输出来迅速调节控制器增益,利用执行器在功能上的冗余使飞机系统迅速达到稳定。其次,针对无法精确判断故障信息的情况,为了逐步得到足够的平稳飞行状态数据和飞行包络线信息,针对飞机局部小范围线性化模型,设计了基于追溯代价的在线系统辨识方法RCSI,该方法可以将辨识目标集中在一个特定的子系统上,解决了当目标子系统的输入输出无法进行精确测量时的系统辨识问题。此外,对飞机局部小范围线性化模型中不确定的参数辨识进行了大量的仿真分析,包括常值参数估计、时变参数估计和多参数估计,分析了不同量测噪声情况下的估计精度与估计速度。针对状态矩阵中重复出现参数的辨识,设计了一种基于雅克比矩阵的子系统反馈结构,并在飞机纵向线性化运动模型的基础上对飞行速度变化进行了估计。以飞机左翼受损的情况为例,在局部小范围线性化模型的基础上,运用RCSI系统辨识算法实现了全部参数的精确辨识。再次,针对部分故障情况需要在线建立满足迫降轨迹规划的平稳飞行状态数据库的问题,提出了一种基于人工势场法的故障后飞机平稳飞行状态探索算法,利用局部飞行包络线信息建立了基于吸引势力与排斥势力的探索规划流程。对二维探索算法容易陷入局部极小值和探索效率低的问题,提出了三维平稳飞行状态探索算法,通过仿真分析验证了算法的有效性。针对平稳飞行状态探索过程中的飞行轨迹可行性问题,考虑不同应用情况提出了两种结合飞行状态空间和物理空间的避障算法。第一种算法中,物理空间障碍被映射为飞行状态空间内的排斥势力,该算法优点是可以保持受损飞机飞行状态的平稳过渡,避免飞行状态剧烈变化导致故障恶化;第二种为基于预测路径的避障算法,其可以以最快速度避开物理空间障碍提高状态探索过程中的避障效率。仿真结果验证了两种避障算法的有效性。最后,研究了基于追溯代价的自适应平稳飞行状态指令跟踪算法,在双引擎通用飞机模型的基础上,对控制器的鲁棒性能和跟踪精度进行了评估,验证了算法的有效性。针对故障情况有进一步恶化的可能,将平稳飞行状态指令进行了扩展,设计了具有包络线保护效果的自适应指令跟踪控制结构,仿真结果表明这种控制结构可以有效的提高故障后飞机系统的安全性。并应用本文所设计的指令跟踪算法对左翼受损的GTM模型进行了完整的紧急着陆控制仿真,实现了受损飞机的安全着陆。