高超声速飞行器凭借其飞行速度极快、打击能力强和快速响应等突出优点,受到世界各国的密切关注。由于高超声速飞行器飞行环境恶劣、气动特性复杂等因素,其动力模型存在强耦合性、强非线性和强不确定性的控制难点,对飞行控制系统控制性能和可靠性要求极高。因此,本文针对高超声速飞行器巡航段跟踪控制问题,考虑模型参数摄动、外部干扰和执行器故障的情况,以自抗扰控制理论为基础,展开了以下几个方面的研究:（1）面向自抗扰控制的系统模型建立。首先分析高超声速飞行器在巡航段飞行过程中机体的受力情况,建立其纵向动力学方程组,并给出各个变量和参数的具体定义和数值。其次,对方程组进行推导与整理,将系统模型划分为高度子系统和速度子系统的形式,并对各子系统进行初步分析。（2）高超声速飞行器滑模自抗扰控制设计。针对高超声速飞行器跟踪控制问题,首先介绍了传统自抗扰控制器中各环节结构与具体算法,分析其快速性和鲁棒性的不足与缺陷。然后,利用滑模变结构方法的思想,基于跟踪微分器和扩张状态观测器得到的状态误差,采用指数趋近律来设计滑模自抗扰控制律。最后,对所提出的算法在模型参数摄动和外部干扰的条件下进行仿真验证,并且与自抗扰控制器的控制效果进行对比。仿真结果表明了该算法的可行性。（3）高超声速飞行器动态面自抗扰控制设计。在前面研究的基础上,针对扩张状态观测器中的非线性函数连续但不光滑的特点,采用三次样条插值的方法对其进行改进,改进后的非线性函数处处光滑可导,提高了扩张状态观测器的稳定性和估计精度。此外,基于动态面控制理论,设计动态面自抗扰控制器来改善滑模自抗扰控制器下高超声速飞行器各状态变量存在抖振的问题。同样考虑存在模型参数摄动和外部干扰的情况,通过仿真实验对所设计的控制算法进行有效性验证,并且将其与滑模自抗扰控制方法对比,仿真结果验证了其优越性。（4）高超声速飞行器智能自抗扰容错控制设计。考虑高超声速飞行器在复杂环境中执行高机动性能要求的飞行任务,其执行器-升降舵频繁工作,发生故障的可能性极高。为了提高系统的安全性和可靠性,基于BP神经网络对自抗扰控制器中的非线性状态误差反馈控制律进行优化,通过采用梯度下降法对网络各神经元权值进行调整,使得控制器能够实时在线自我整定和调节,从而完成主动容错控制器的设计。通过对执行器在随机漂移和部分失效的两种故障情况下进行仿真,并且通过与不加容错策略的控制作用对比,证明了所提出算法的有效性。