本文以某型歼击机为被控对象,从工程实际的角度出发,重点研究歼击机智能自调度容错飞行控制技术。首先,提出了基于多胞LPV模型和RBF神经网络的自调度跟踪控制律。利用多胞LPV模型对非线性系统进行近似建模,考虑多胞LPV系统的H∞性能和极点配置要求,得到使系统满足要求的状态反馈控制器存在的充分条件,并且通过LMI技术和二次可分原理化为一组线性矩阵不等式。为了贴近工程实际,减小建模误差对系统控制的影响,在LPV控制的基础上,引入了基于RBF神经网络的补偿控制,用于在线削弱多胞LPV建模误差的影响,以保证飞控系统具有期望的跟踪性能和动态性能。其次,提出了基于多胞LPV模型和RBF神经网络的自调度可靠跟踪控制律。考虑执行器可能的损伤故障,利用连续故障模型,得到包含故障的闭环多胞LPV系统。设计控制律使系统在正常和故障情况下均满足极点配置和H∞性能要求。RBF神经网络在线补偿建模误差,保证故障系统获得良好的控制效果。最后,提出了基于HLPV模型和神经网络的智能自调度容错控制律。对执行器故障采用顶点故障建模方式,将正常和故障系统统一到HLPV框架中,应用HLPV理论得到系统满足H∞和极点配置要求的状态反馈控制器存在的充分条件,从而得到正常和故障顶点的控制器参数,利用BP神经网络调度控制器参数。RBF神经网络的使用削弱了建模误差的影响,保证系统达到满意的控制效果。将文中所提出的方法成功地应用于歼击机飞行控制系统的仿真实验,仿真结果表明了文中方法的有效性。