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。

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。

提出了一种改进的Sage-Husa自适应扩展Kalman滤波算法, 用于保证多旋翼无人机在噪声统计特性未知且时变、振动为主要扰动源、姿态角高动态变化等飞行条件下飞行姿态角解算的精度与稳定性。该算法采用微机电系统陀螺仪实时动态解算的姿态角方差估计系统噪声方差; 并采用自适应滤波算法在线估计量测噪声方差, 从而保证滤波的精度与稳定性; 同时引入滤波器收敛性判据, 结合强跟踪Kalman滤波算法来抑制滤波发散。飞行实验与分析表明: 改进算法解算的俯仰角与横滚角均方根误差分别为1.722°和1.182°, 明显优于常规的Sage-Husa自适应滤波算法。实验还显示: 改进的算法自适应能力强、实时性好、精度高、运行可靠, 能够满足多旋翼无人机自主飞行的需要, 若对参数进行适当修改, 还可应用于其它动态性能要求较高的导航信息测量系统中。

常规的姿控飞轮驱动电机的设计只能基于经验通过重复计算得到设计参数, 且无法得到最优参数。本文以磁路法和有限元法(FEM)为基础, 提出以驱动电机的有效径长比为核心的姿控飞轮驱动电机的设计方法。设计磁路时, 首先基于电机的等效电路建立径长比与表征电机性能的参数之间的计算模型, 然后采用拉普拉斯方程的有限元法计算气隙磁通密度和电感用于精确分析电机性能。采用该方法设计了一台5 Nms轮毂驱动型飞轮电机, 仿真分析了电磁转矩脉动和机械特性曲线。 结果显示其调节特性的理论计算值与试验值一致, 电磁结构的最大设计误差为2.9%。该方法适用于姿控飞轮驱动电机的设计, 且具有准确、简洁和快速的特点。