自抗扰控制（Active Disturbance Rejection Control，ADRC）是一种不依赖于被控对象数学模型的高效鲁棒控制器，其广泛应用于高超声速飞行器的被动容错控制。自抗扰控制器能够有效应对执行器故障，然而，当高超声速飞行器的传感器出现故障时，自抗扰控制器不能够很好的解决故障。因此，本文将自抗扰控制器中的扩张状态观测器和核极限学习机（Kernel extreme learning machine，KELM）相结合，利用小波包分解提取残差信号能量，作为分类特征，实现临近空间高速飞行器传感器故障类型与程度的辨识，从而为主动容错控制提供故障信息。利用自抗扰控制器诊断传感器故障信息并补偿故障，从而实现高超声速飞行器自抗扰器主动、被动容错相结合。以 NASA（National Aeronautics and Space Administration）公布的 Winged-Cone 的纵向通道进行仿真，当存在攻角传感器故障时仍能够以较高的精度跟踪攻角指令。结果表明该方法对高超声速飞行器故障具有较强的鲁棒性。

线性自抗扰控制；微小故障辨识；核极限学习机；小波包分解；主被动容错控制