随着现代科学技术的快速进步,无人机的小型化发展已经变得越来越普遍了。其中小型旋翼无人机作为无人机的一种,它可以实现垂直升降、低空、低速、悬停以及航向保持不变的飞行性能。除此之外,它还可以在狭小的地域以及空间内完成相应的任务。正是由于这些优越的飞行性能,所以小型旋翼无人机无论是在农业领域还是在军事领域都得到了广泛地发展与应用。然而,小型旋翼无人机是一个严格的非线性、欠驱动强耦合的系统,同时系统模型中存在着未建模的动态,此外系统还可能会受到执行器故障或者外部不确定的干扰所影响。不仅如此,小型旋翼无人机的外形结构变化各异,其动力学特性极其的复杂不确定。这些特性就给小型旋翼无人机的研究带来了巨大的困难和挑战。本文则对于单个小型旋翼无人机的飞行控制算法问题进行深入的理论研究,并进一步的进行实验验证。首先,应用牛顿-欧拉方程描述小型旋翼无人机的动力学模型。其次,针对小型旋翼无人机系统模型的非线性、模型的不确定性以及执行器故障等问题进行研究分析。通过使用模糊逻辑系统提出一种基于Backstepping的自适应控制方法,并且通过Lyapunov稳定性理论证明了小型旋翼无人机闭环系统中的所有信号是半全局一致最终有界的,其中使用模糊逻辑系统逼近系统模型中的不确定性以及处理执行器死区问题,从而提高小型旋翼无人机的飞行性能以及跟踪精度。进一步的为了验证所提出控制算法的有效性,一套三自由度直升机实验平台被使用。为了降低上述方法的保守性,以及对小型旋翼无人机系统中的欠驱动强耦合特性进行分析,本文继续使用模糊逻辑系统进而基于Backstepping技术提出一种带有扰动观测器的自适应控制方法,其中扰动观测器被用来观测小型旋翼无人机系统所受到的外部不确定的干扰以及补偿由模糊逻辑系统的使用而带来的估计误差,从而提高小型旋翼无人机系统的鲁棒性。此外指令滤波技术将被使用去处理由于Backstepping技术的使用而带来的负面影响问题。为此使用一个小型的四旋翼无人机去验证所提出控制方法的有效性。最后,通过比较和分析实验结果,表明本文所提出的控制方法可以实现对小型旋翼无人机的高精度控制。