无人机在飞行过程中易受复杂环境因素的影响，不可避免会发生故障，故障会导致飞行控制系统无法正常运行，甚至造成飞机坠毁事故，因此对无人机飞行控制系统进行故障检测具有重要意义。同时，由于无人机飞行控制系统的复杂度和规模不断上升，系统又受质量、体积和安装条件等客观因素的约束，难以保证故障可检测度的要求。由于在满足一定故障可检测度的条件下，故障诊断算法的设计才有实际意义，因此对无人机故障可检测度的研究至关重要。本发明将故障可检测度量化分析问题转化为故障对应扩展状态分量的可观测度量化分析问题，利用基于奇异值分解的状态可观测度分析方法实现故障可检测度的量化评价。专利优势：(1)本发明将故障及其导数作为扩展状态，建立无人机飞行控制系统的扩维分段线性定常系统，将故障可检测度量化分析问题转化为扩展状态分量可观测度量化分析问题，利用基于奇异值分解的状态可观测度定量评价方法量化评价故障可检测度，能够量化评价无人机在不同飞行状态下作动器故障和传感器故障的故障可检测度。(2)本发明从故障估计角度量化分析故障可检测度，提出无人机闭环非线性飞行控制系统的故障可检测度量化分析方法，其量化分析结果为无人机飞行控制系统传感器优化配置和故障检测算法设计提供一种参考依据。