围绕多旋翼无人机发生执行器故障时的稳定控制展开，针对其中的故障诊断和容错控制问题进行研究。对多旋翼无人机机械构型、旋翼动力学特性进行深入分析，构建精确的故障动态模型。选择基于深度置信网络的深度学习框架，依据受限玻尔兹曼机构建故障检测模型，设计能量函数计算得到隐层神经元和显层神经元的激活概率，采用极大似然方法获取概率学习参数最优解，实现对故障的在线诊断。将反步法和“内外环”法相结合，借鉴反步法得到各阶次位置误差和姿态误差动力学方程，采用浸入-不变集方法设计位置控制器，得到位置误差收敛特性和姿态控制目标；采用鲁棒误差符号积分算法对故障估计误差和内外环耦合项加以抵消，基于Lyapunov理论对系统联合稳定性进行严格证明。利用自主设计的多旋翼无人机硬件在环仿真平台和全自由度平台分别对所设计容错控制策略进行实时实验验证。