神经网络控制系统的故障诊断与容错处理是一个重要但复杂的问题，需要综合运用神经网络控制理论、故障诊断技术和容错控制方法。首先，可以利用神经网络模型对系统进行建模和预测，通过监测系统输入输出数据，利用神经网络模型来识别系统的工作状态和性能变化，实现故障诊断。其次，可以设计基于神经网络的容错控制策略，通过对系统的状态进行实时监测和预测，及时发现故障并采取措施进行容错处理，以保证系统的稳定运行。
在实际应用中，可以采用以下具体方法：
神经网络建模：利用神经网络对控制系统进行建模，包括系统的输入、输出和状态变量，通过训练神经网络模型，实现对系统的预测和故障诊断。数据监测与分析：对系统的输入输出数据进行实时监测和分析，通过神经网络模型对数据进行处理，识别系统的状态和性能变化，判断是否存在故障。容错控制策略设计：设计基于神经网络的容错控制策略，包括针对不同类型故障的处理方法和控制策略，以及容错控制器的设计和实现。实时监测与响应：建立系统的实时监测与响应机制，及时发现系统的故障并采取相应的容错控制措施，保证系统的稳定性和可靠性。例如，在飞行控制系统中，可以利用神经网络模型对飞行器的动力系统进行建模，并通过实时监测飞行器的状态参数，识别出可能存在的故障，然后通过设计的容错控制策略，实现对飞行器的稳定控制和故障处理，确保飞行安全。
综上所述，神经网络控制系统的故障诊断与容错处理需要综合运用神经网络建模、数据监测与分析、容错控制策略设计和实时监测与响应等方法，通过对系统的状态进行监测和预测，及时发现故障并采取措施进行容错处理，以保证系统的稳定运行。