随着技术的发展，控制系统越来越复杂。因而及时、准确的诊断系统故障，保证其平稳可靠地运行也就变得越来越重要，且成为容错控制的基础。为了保障控制系统的安全性和可靠性，容错控制理论逐步发展起来，并成为现代控制理论中的一个重要课题。 航空发动机是一个结构复杂、非线性强的多变量控制对象。神经网络具有非线性特性、容错能力、学习机制，在航空发动机控制中具有得天独厚的优势。所以文中用神经网络作为控制器，采用卡尔曼滤波器进行故障诊断，设计了航空发动机传感器故障容错控制系统。 文章深入研究了控制系统在反馈信号传感器故障情况下的容错控制问题，当反馈信号传感器发生故障时，该系统可以对失效传感器的检测数据做出实时估计并反馈信号，从而达到对传感器故障容错的目的。 对某型涡扇发动机飞行包线内不同状态点进行了仿真试验，仿真结果表明，控制器响应速度快，鲁棒性好，取得了良好的效果。结论证明，设计得到的容错控制系统在传感器正常时以及传感器出现故障时都可以保证闭环系统的稳定性。仿真结果表明了方法的有效性。