针对中型无人直升机活塞发动机的恒定转速控制难题, 设计一种带前馈补偿的模糊自抗扰控制(ADRC)方法。通过引入旋翼负载特性对发动机进行数学建模, 将总距操纵、前飞速度作为已知扰动进行前馈补偿, 设计模糊PID控制器适应活塞发动机复杂做功过程的非线性特性, 将旋翼气动力变化以及风扰作为未知扰动, 设计扩张状态观测器(ESO)对扰动进行在线估计与反馈补偿。通过数值仿真验证了控制方法可以有效地提高发动机转速控制的抗干扰能力与控制精度。并进行了发动机地面开车和飞行试验, 结果表明, 在飞行试验过程中, 无人直升机的旋翼转速控制误差小于5.0 r/min, 动态跟踪性能得到显著提升。

针对多无人机编队控制难题, 设计了一种基于虚拟长机与非线性视线导引律相结合的多机编队控制算法。将编队飞行过程分为航路飞行与航路切换两个阶段。在航路飞行阶段, 虚拟长机由非线性视线导引律生成参考点, 根据队形的几何位置生成实际编队飞机的期望参考点, 进而得到每架飞机保持编队队形所需的滚转角指令；在航路切换阶段, 虚拟长机采用圆弧飞行, 以虚拟长机作为编队飞机的期望参考点生成队形保持的滚转角指令。速度指令由虚拟飞机与编队飞机之间的距离误差得到。以某固定翼飞机的非线性仿真模型为基础, 设计典型“V”字队形, 通过数值仿真验证了多架飞机在航路飞行与航路切换阶段编队算法的可靠性与控制精度。

针对GPS信号丢失导致组合导航算法精度降低甚至发散的难题，开展一种高效的自适应平滑切换融合算法研究。在GPS信号正常情况下，采用基于GPS量测的高阶组合导航算法估计姿态信息; 在GPS信号丢失时，停止高阶滤波算法并切换为基于四元数的低阶姿态估计算法; 当GPS信号恢复后，将低阶姿态估计算法的估计值作为高阶滤波算法初值，实现姿态估计算法的平滑切换。仿真结果和试飞试验表明,该切换策略具有较好的估计精度和可实现性，且切换过程中姿态角跳变小于0.5°，收敛时间小于0.1 s，有效地提高了有、无GPS信号情况下无人机的姿态估计精度。

针对倾转旋翼机过渡过程中操纵面冗余、通道耦合严重的问题, 对飞行器在过渡模式下的舵面分配策略以及控制通道切换策略进行了研究, 并开展基于自抗扰控制的姿态控制器设计。根据飞行控制的特点, 将自抗扰控制器的结构进行优化, 减少了扩张状态观测器的阶数, 采用跟踪微分器的微分输出作为姿态角速率指令, 简化了姿态控制器的结构。通过对无人倾转旋翼机全包线的飞行控制仿真, 验证了控制系统的有效性、舵面分配策略和通道切换策略的合理性。

为解决四旋翼无人机在飞行时实时姿态测量的问题, 提高姿态估计精度, 设计了一种基于STM32的梯度下降姿态估计系统。该系统以STM32F427微处理器为主控制器, MPU6000和LSM303D作为姿态传感器, 实现了对姿态传感器数据采集以及姿态解算。系统对加速度计、磁罗盘进行预处理, 利用梯度下降滤波的方法估计误差四元数, 从而修正陀螺仪积分误差, 实现了姿态角的精确估计。最后, 通过搭建的飞行实验平台, 与Pixhawk飞控进行姿态角比较分析, 实验结果表明：采用梯度下降法的姿态估计系统能够稳定有效地估计无人机的姿态, 满足四旋翼无人机的飞行要求。

针对传统四旋翼PID控制器参数整定困难和控制效果较难达到最优的问题, 综合了传统PID控制器工程意义明确、参数整定简单以及神经网络的非线性映射和自学习的优点, 构造了四旋翼飞行器神经网络PID(PIDNN)控制器。利用神经网络的非线性映射特点和自学习能力优化了传统PID控制器的控制效果, 借助PID控制器的结构, 解决了神经网络层数、节点数和连接权重初值选取困难的问题。同时利用自适应调整比例神经元加权系数, 增加了系统的响应速度。最后, 通过非线性全数值仿真验证了算法的合理性和有效性。