飞行控制系统作为无人机的核心组成部分,在保障安全可靠飞行的过程中发挥着重要作用。开展对无人机飞行控制系统的故障诊断技术研究具有实际应用价值。本文基于信息融合方法进行无人机飞行控制系统的故障诊断技术研究,提高诊断性能和可靠性。主要进行了如下工作:首先,对飞行控制系统的故障诊断技术的研究背景与意义进行了阐述,介绍了故障诊断技术与信息融合技术的发展及研究现状。分析了飞行控制系统中应用信息融合与故障诊断需要解决的关键问题,进一步确定了本文所采用的方法和研究策略。其次,对机载传感器的工作特性进行分析后,提出了一种多源信息优选与卡尔曼滤波相结合的信息融合方法。设计了一种带限制条件的自适应滤波算法,提高了滤波估计精度。根据执行机构的工作特性,设计了一种UKF和专家系统进行融合决策诊断的方法,提高故障检测的准确性和覆盖率。对卡方残差检验法进行研究分析后,提出了一种改进的残差检验方法。该方法能够根据故障特性自动调节检测时间窗口,提高故障检测的灵敏度和诊断结果的准确度。然后,构建了无人机飞行控制的故障诊断系统,分别从软硬件结构、系统功能模块等各方面对系统进行具体的设计。从软件可行性的角度,设计并开发了故障诊断系统的各模块任务,包括任务设计、控制逻辑、任务调度等内容。最后,搭建了飞行控制系统的半物理仿真环境。针对传感器设备和执行机构,设计并开发了故障注入系统,包括故障设置、诊断评价等功能。与仿真系统配合完成了系统的飞行控制功能、信息融合功能和故障诊断功能的总体试验,验证了信息融合与故障诊断算法的可行性。