随着21世纪科技的腾飞,无人机行业迅速发展,目前已广泛应用于各行各业,具有无可比拟的优势,发挥着巨大的作用。随着无人机数量的快速增长,随之而来的是各种事故的发生,快速将无人机的安全性提升到了应用的重点考虑环节。除了提高无人机自身性能之外,无人机的健康诊断技术的研究在提升安全性方面有着独特的优势,因为无人机在飞行过程中会采集大量的飞行数据,通过对这些数据的研究判读,就可以预判出故障趋势,提高无人机的安全性。如果能建立一种方法,并设计一款软件在无人机飞行过程中对飞行数据进行实时处理,开展健康诊断,将显得尤为重要。本文主要研究这一问题,建立方法,编写软件,并实现了其工程应用价值。首先,本文对无人机故障原理和特性进行了剖析,对当前健康诊断技术的方法和特点进行了阐述与应用分析,确定了研究问题的具体目标和方向。其次,结合总体设计需求,选取了专家系统作为理论模型,设计了基于规则的正向推理模式,建立了无人机各系统的故障知识库,并完成了推理机的设计。然后,使用了 Python语言完成了对设计理念的软件实现,完成了无人机健康诊断软件的编程,设计了人机交互界面,将判读规则和知识库转化为软件语言。实现了对数据进行实时解算和判读,并对故障进行报警,给出处理建议等功能。最后,为软件设计了完善的测试方案,验证了软件的可靠性、准确性和实用性。完成了对系统功能的单试、联试及优化。通过多次实际工程模拟应用,进一步体现了软件在数据判读的准确性、故障判定能力等方面的优异性。该系统可以大幅提高无人机飞行的安全性,同时降低了操作人员的压力与知识要求,具有极大的工程应用价值。