无人机因其具有体积小、成本低等的特点,广泛应用在商业、军事和民用等领域。随着无人机飞行包线不断增加、工作环境愈发恶劣,无人机发生故障的概率大大增加,从而造成巨大的经济损失。美国空军得出的统计报告称在无人机坠毁的案例中,其中有78%是由于机械和电气故障造成的,而一架装备齐全的军用无人机的更换成本高达1400万美元。为了提升系统的安全性和可靠性,本文针对无人机的飞行模型进行故障检测方面研究。基于模型的故障检测方法是一种非常有效的手段,但仍有需要完善的理论。传统的针对线性系统故障检测方法应用在带有饱和的系统中难以取得良好的效果,实际的无人机系统由于物理上的限制不可避免的会出现饱和现象,若不考虑饱和的影响而直接将线性系统的方法应用到实际系统中难以产生良好效果;在已有的故障检测方法中很少有能够检测出幅值很小的卡死故障;已有的自适应观测器没有同时考虑饱和的影响和抑制扰动的能力等。针对上述问题,借助与广义KYP引理相结合的有限频H_//H∞方法和自适应方法,在前人工作的基础上对已有的故障检测方法进行了改进,本文的主要工作如下:首先阐述了无人机的特点及应用范围,并针对无人机分析了故障检测和处理饱和的发展历程和研究现状。根据无人机的飞行姿态进行受力分析和建模,得到无人机的数学模型并对其进行线性化。同时给出了处理饱和与故障检测相关的预备知识。其次针对得到的线性模型考虑执行器饱和,研究了带有有限频伺服输入的中断故障检测问题。利用估计吸引域的方法处理饱和,对系统引入一个动态输出反馈控制器来使闭环系统稳定,将闭环系统描述为故障模型和无故障模型。通过设计一个滤波器使得残差在故障模型下对伺服输入具有敏感性,在非故障模型下对伺服输入具有鲁棒性。利用广义KYP引理将频域的不等式问题转化为矩阵不等式问题,并给出了基于线性矩阵不等式的多目标优化问题。章节的最后利用仿真算例证明算法的有效性。最后利用自适应观测器进行偏移故障检测的研究。基于有限频的故障检测方法只能通过和正常运行时的阈值比较来进行故障检测,利用自适应观测器可准确估计出故障值。设计了改进的自适应观测器能够在有饱和的情况下估计出偏移故障值,并使其具有一定的抑制扰动的能力。最后通过仿真算例验证结果的有效性。