无人机因其机动灵活,使用不受地理、环境等条件限制等优势,在不同领域正在得到日益广泛的应用,如航拍、搜救、军事侦察、地形勘测等。同时,无人机应用场景的多样性与复杂性也将难免使得无人机零部件出现各种各样异常或者故障,无人机零部件运行状态是否正常将直接决定无人机能否正常运行。作为无人机系统的重要组成部分,无人机监控系统也面临着应用场景复杂性与多样性的挑战。因此,对于无人机监控系统的研究与设计有着重要的工程实际意义。本文基于无人机物流运输这一应用场景,设计了一套具备前端显示、电子地图、航线管理、数据存储以及故障诊断等功能的无人机智能监控系统,并详细介绍了无人机电机故障诊断的功能设计与实现。该监控系统总体上采用了分层结构设计:通讯层、数据层、应用层。首先,采用串口通信相关原理与技术实现了无人机与地面监控系统之间的无线通信方案;其次,使用windows下的WPF界面框架来设计监控系统的前端界面,采用C#语言编写后台逻辑代码搭建整个系统的软件框架;然后,基于Java Script脚本调用谷歌地球API接口,实现了监控系统电子地图导航、飞机航迹显示以及操作地图等功能;接着,基于MVVM数据框架实现了前后端数据解耦,采用软件设计模式思想对收发的数据进行处理包括显示飞行状态数据、发送控制指令数据、操作航线数据以及数据存储等。然后,本文引入了深度神经网络算法,设计了故障诊断模型。针对故障样本不平衡的问题采用SMOTE算法对其进行数据扩展,根据集成编程的思想以电机的五个监测量作为故障诊断模型的输入,在监控系统上实现了对电机运行状态的监控及报警功能。监控系统监测到故障会自主将故障信息上报给无人机控制系统,无人机控制系统将做出飞行策略调整,实现了智能监控功能。最后,经过与物流无人机实际试飞联调,测试结果验证了本文所设计的物流无人机智能监控系统的有效性,其运行可靠、兼容性高,提高了无人机系统的可靠性。