由于多旋翼无人机结构简易以及制作成本较低等特点。因此,近几年来在各个领域中都有广泛的运用,而在这些运用中依然以四旋翼无人机为主。但随着研究的深入,发现四旋翼无人机在飞行时易受外界环境影响而发生故障,进而影响飞行稳定。特别是在出现执行器完全卡死或完全失效故障时,四旋翼无人机将不可避免地发生坠毁。针对这一类问题,选用容错性能高的多旋翼无人机就显得尤为重要。六旋翼无人机的硬件冗余度高,在飞行时发生故障后,可以通过自身调节来稳定飞行,因而开始受到研究人员的广泛关注,但其在容错控制方面的研究还较少。因此,本文针对六旋翼无人机单个执行器完全卡死或完全失效故障提出多模型故障诊断与容错控制的方法。首先,本文介绍了六旋翼无人机的飞行原理以及参考坐标系的建立,并搭建六旋翼无人机动力学模型,忽略一些对飞行影响较小的因素,得到有效的数学模型。其次,针对六旋翼无人机单个执行器的完全卡死或完全失效故障,利用交互多模型算法进行故障诊断。该算法通过建立执行器完全卡死或完全失效的故障模型集,并采用集并行滤波方式对六旋翼无人机系统进行实时监控,达到故障诊断的目的。然后,将已经发生单个执行器故障的无人机通过自重构控制系统进行处理。本文设计的自重构控制系统包括自重构矩阵以及控制器这两部分。其中自重构矩阵根据不同的故障模型进行切换,将无人机的升力进行重新分配,使其恢复至稳定状态。控制器的作用是为了在出现故障后,进行稳定控制。本文设计了反馈线性化积分滑模控制器作为无人机的控制器。最后,通过仿真实验证明了该方法的有效性。该方法不仅能够准确的诊断出执行器故障,也能够对故障后的系统进行容错控制,使无人机在发生故障后能继续平稳飞行或者降落。通过对比实验发现,反馈线性化积分滑模控制算法的鲁棒性以及暂态性能都要优于PID控制算法。本文为六旋翼无人机故障诊断与容错控制提供了一种新思路,也为以后的飞行实验打下了理论基础。