旋翼无人机作为低成本的新型遥感平台逐渐受到研究者与应用者的重视, 旋翼无人机搭载商用遥感, 具有地面分辨率高、响应迅速、使用维护方便等优点, 很好地弥补了传统遥感的缺陷, 在实际使用中抗干扰能力成为旋翼机遥感系统的重要性能指标。为了弥补常规多旋翼无人机航向控制力矩不足, 首先设计了六轴十二旋翼无人机结构并建立了其动力学模型, 然后针对农业遥感平台抗扰动能力的要求, 设计了专用的带有微分跟踪器、扩张状态观测器和非线性状态误差反馈控制律的自抗扰控制算法。其次通过仿真验证了控制器的稳定性与有效性, 通过实际风扰试验测试了该控制算法在11.2 m/s的短时风扰影响下仍保持良好的轨迹跟踪特性。最后在六轴十二旋翼无人机搭载自主研发的商品化微型高光谱仪MNS2001和两轴稳定云台, 在特定区域水稻上空定点进行光谱遥感测量, 在300~900 nm光谱范围内, 悬停区域上空多次测量的相对误差不超过5%, 试验表明该旋翼机遥感平台具有良好的稳定性和可靠性, 可以进一步应用于农业遥感领域并辅助生产管理。

卫星遥感空间分辨率低且易受大气、云层、雨雪等因素的影响。本文使用共轴十二旋翼无人机搭载光谱仪构成农情遥感系统。首先, 给出自主设计的无人机结构和飞行控制系统, 围绕飞行平台、控制系统、遥感载荷构建了多环节数据备份的无人机遥感数据采集系统; 然后, 试验测试4种施氮水平水稻的光谱指数变化规律; 最后, 通过试验数据分析可得: 在可见光区水稻冠层光谱反射率随氮素水平增加而减小, 在近红外区, 光谱反射率一开始随氮素水平增加而增大, 但氮素水平增大到一定程度后再增加氮素导致反射率降低。在4种氮素水平下, 水稻植被指数 RVI和NDVI由分蘖期到拔节期先增大, 然后至抽穗期又逐渐减小, 且抽穗期RVI和NDVI值小于其分蘖期RVI和NDVI值。试验表明以多旋翼无人机为平台搭载光谱仪器构成农情遥感监测系统用于反演作物植被指数方面是可行的。本文设计的无人机遥感数据采集系统能够有效、实时获取遥感信息, 其获取的高空间分辨率和光谱分辨率的农田实时信息能够为作物长势的分析、健康状况的监测提供必要的数据支持。

This paper proposes an experimental approach for monitoring and inspection of the formation accuracy in ultra-precision grinding (UPG) with respect to the chatter vibration. Two factors related to the grinding progress, the grinding speed of grinding wheel and spindle, and the oil pressure of the hydrostatic bearing are taken into account to determining the accuracy. In the meantime, a mathematical model of the radius deviation caused by the micro vibration is also established and applied in the experiments. The results show that the accuracy is sensitive to the vibration and the forming accuracy is much improved with proper processing parameters. It is found that the accuracy of aspheric surface can be less than 4.m when the grinding speed is 1400r/min and the wheel speed is 100r/min with the oil pressure being 1.1 MPa.

为了提高多旋翼无人飞行器机载光电平台的扰动补偿能力，实现机载光电平台的稳定跟踪控制，提出一种基于改进扰动观测器和径向基函数(RBF)神经网络逼近的复合补偿控制方法。首先，对现有扰动观测器结构进行改进，构建基于速度信号的改进型扰动观测器，并分析了干扰补偿能力和稳健性；然后，利用RBF神经网络的函数逼近性质解决非线性未知扰动的补偿问题；最后，基于Lyapunov稳定性原理设计出复合补偿控制结构。实验结果表明，机载光电平台的扰动得到有效补偿。该补偿控制方法具有较高的稳定精度和跟踪控制性能，满足多旋翼无人飞行器机载光电平台的稳定控制要求。

为了在特殊环境下有效使用多旋翼无人机飞行器的磁罗盘, 研究了大电流、控制量变化情况下磁罗盘的校正问题, 提出了一种磁罗盘自适应校准方法。推导了磁罗盘误差的变化规律并建立了误差模型, 分析了硬磁误差随控制量变化的规律, 进而提出了一种基于整体最小二乘法的空间直线拟合方法。通过空间直线拟合, 将得到的控制量和硬磁补偿的对应关系用于实时调整对空间飞行器的硬磁补偿, 最终解决了控制量变化对磁罗盘的影响。进行了实验验证, 结果表明: 提出的方法可将飞行器控制量变化带来的磁罗盘硬磁误差基本抵消; 在实际飞行中, 多旋翼无人飞行器的偏航误差可由最大的15°减小到3°以内。本文所给出的方法在控制量变化, 大电流情况下使用时, 可以很好地校正磁罗盘航向角误差, 提高导航精度。

针对多旋翼无人飞行器机载云台的稳定控制要求，提出一种采用双速度环控制结构的带有模糊切换条件的模糊自适应PID复合稳定控制方法。在深入分析控制结构扰动抑制能力的基础上，通过模糊自适应控制中自调整因子的引入和控制规则的在线修正，提高系统的快速响应能力;利用变速积分PID控制保证系统的高稳定精度，模糊切换条件实现复合控制的平稳切换。动态响应和稳态精度实验表明，系统的调节时间约为20 ms，稳定精度为0.13 mrad。该方法有效地实现了机载云台的稳定控制，完全满足了多旋翼无人飞行器的应用需求。

分析了气流扰动、翼间干扰等因素对飞行中的无人飞行器的控制精度和效果产生的影响，并给出了相应的解决方法。建立了Hex-Rotor飞行器的动力学模型，分析了升力因子不确定性导致飞行器控制效果下降的影响因素。设计了反演滑模控制器来控制飞行器的空间六自由度运动，同时考虑升力因子的不确定性采用超螺旋非线性观测器观测各个旋翼的升力因子来克服气动干扰的影响。通过原型机验证了提出的方法，结果显示: Hex-Rotor飞行器在气动干扰较大的外部环境中飞行时，水平位移跟踪误差不超过±4.5 m，高度误差不超过±2.5 m，姿态角度误差保持在±2°内，较大地增强了飞行器的抗扰能力。结果表明: 采用本文的方法可以有效地估计各个旋翼的升力因子，从而提高Hex-Rotor飞行器的控制精度和效果。

研究了低雷诺数下薄圆弧旋翼的翼型, 考虑其对高气动性能、高结构强度和便于制造和轻量化的要求, 提出一种具有上凸结构的薄圆弧翼型。通过在翼型上表面增加凸起结构, 增加部分弦长的翼型厚度并安装加强筋来提高翼型延展向的结构强度; 设计出了最大厚度为4.3%、圆弧均匀厚度为2.5%、最大弯度为5.5%和均匀弯度为4.5%的薄圆弧翼型。采用基于二维定常、不可压缩Navier-Stoke方程的数值仿真方法计算了该翼型在雷诺数为40, 000~100, 000, 迎角为-4°~12°下的气动性能, 并获得了该翼型上下表面的压力系数分布线和速度矢量图。采用该翼型制作了直径为40 cm, 质量为15 g, 桨距为15.7 cm的碳纤维旋翼; 在悬停状态下完成了它的升力和结构强度试验。实验结果显示其性能满足使用要求。目前, 研制的旋翼已成功地应用于某型多旋翼飞行器。