可回收运载火箭由于发射成本低的显著优势已经成为当前新的研究热点。子级垂直回收技术是目前最为成功的火箭回收技术之一，要求回收段控制火箭姿态保持与地面垂直。然而火箭在回收的末减速段只能依靠发动机摆动角度获取控制力矩，因而存在力矩饱和约束；同时推力估计的误差也会带来控制力矩的偏差。基于上述问题，设计了智能模型预测控制算法实现了末减速段的姿态控制任务。在传统模型预测控制的基础上，采用神经网络逼近最优的值函数，有效降低了模型预测控制的计算量；考虑到发动机出现故障的情况，考虑饱和约束和推力估计偏差，基于二次规划设计了容错最优控制分配算法，实现了故障和饱和情况下的姿态控制任务。仿真结果说明了所提出方法的有效性。
