本文就小波神经网络控制在直升机飞行控制系统中的应用进行了深入的研究和探索，主要的内容包括直升机飞行动力学非线性数学模型的建立、飞行控制系统的动态逆设计、小波神经网络对动态逆误差的补偿及直升机机动飞行仿真等方面的内容。 综合考虑到直升机各部件的运动特性，本文首先建立了直升机的非线性飞行动力学方程，并对自由飞机的开环特性进行了研究，分析了动态耦合和操纵耦合对直升机各状态的影响，揭露直升机各通道之间耦合的原因，为控制系统的设计提供了一定的物理概念。 在设计控制系统时本文将直升机姿态角通道和总距分开设计。在姿态角通道的设计中，采用动态逆思想，按照时标分离的原则将直升机飞控系统划分为快慢回路，并分别采用动态逆的方法进行设计，最后通过仿真得以证明直升机的三个姿态角通道得到有效的解耦。 本文针对由于模型精度所引起的动态逆控制器的逆误差，采用小波神经网络来实现补偿。本文对小波理论进行了详细的描述，给出了小波函数的一般构造。针对动态逆产生的逆误差，本文对基于BP小波神经网络进行了研究，给出了学习算法和权值调整律，设计了神经网络控制器并进行了仿真，仿真结果表明能够较好的补偿动态逆产生的误差。 最后，本文设计了直升机模糊PD轨迹跟踪控制器，与姿态角控制器相结合，完成了对整个飞行控制系统的设计。并对两种典型的迅猛机动进行了数字仿真，仿真结果证明了本文所设计的控制系统提高了直升机的机动性能。