旋翼式无人机可广泛应用于军事和民用领域。由于工作的多样性，无人机经常需要携带一定的设备或物资等载荷以完成指定任务。受负载摆动的影响，整个无人机系统的质心变化和转动惯量变化将使得系统的增益矩阵成为时变未知的，这使得带负载飞行中的系统模型与经典无人机动力学模型存在较大偏差，从而导致控制性能下降甚至失效。同时，在实际飞行过程中，受无人机内外部物理条件的限制，还需要进一步考虑执行器饱和或执行器故障问题，以及状态约束问题，研究出更为实用化的容错控制方法，以保证无人机飞行的可靠性和安全性。
　　本文以带负载四旋翼无人机为研究对象，在同时考虑执行器饱和与执行器故障、受状态约束等实际应用条件下，设计了自适应容错控制器。本文的主要研究工作如下：
　　①在对经典四旋翼无人机动力学分析的基础上，本文考虑了吊挂负载情况下系统模型中增益矩阵时变未知动态特性，推导并建立了一种新的带负载四旋翼无人机动力学模型，可以更好地反映系统动态过程，满足控制器设计的需求。
　　②针对执行器饱和与执行器故障问题，本文通过定义良好的平滑函数，无需事先知道输入饱和度的界限即可处理具有未知不对称性和非平滑度的执行器输入饱和故障。针对受状态约束问题，本文通过引入李雅普诺夫势垒函数和反步法，设计了具有状态约束的自适应容错控制器。通过合理地调整设计参数，提出了系统状态受限条件下四旋翼无人机的低成本容错控制方案。
　　③考虑到悬挂负载的摆动角在实际应用中可观测和不可观测这两种情况，本文分别设计了模型参数部分已知（可观测）和模型参数完全未知（不可观测）这两种典型工况下的自适应容错控制器。前者含有已知的模型参数，设计简单且能获得更加精确的控制效果；后者不依赖于模型参数，设计困难但具有更好的普适性。
　　本文通过李雅普诺夫函数进行稳定性理论证明，在保证四旋翼无人机控制系统中所有信号有界和不违反系统状态约束的条件下，实现跟踪误差最终收敛于一个小的紧集，取得了良好的跟踪控制性能。最后，进行Matlab仿真，使设计的控制器的有效性得以验证。