飞行机器人,特别是小型无人直升机,具有广阔的应用前景,越来越受到军方和民用研究机构的关注。相对来说这是一个带有军事色彩的研究方向,国外相关的核心技术基本上都没有公开,所以有必要独立自主发展我国的无人直升机系统。建立精确模型有助于小型直升机控制器的设计,飞行品质的评价等。由于直升机的复杂性,很难用牛顿定律及欧拉方程等建立精确的机理模型。经过大量简化后的近似牛顿力学模型,仅适用于理想环境低速飞行时的位置控制。从模型的精度和模型的实用性考虑,系统辨识方法适合于小型直升机建模。由于用传统辨识方法建立小型直升机模型存在许多局限,所以本文综合智能辨识器的优点来完成小型直升机的建模工作。现阶段小型无人直升机飞行控制的研究集中在位置控制上,较多回避了复杂的姿态控制问题。但由于直升机的位置精确控制又依赖于对姿态的控制,所以本文重点研究了用智能辨识方法直接从输入-输出数据中提取直升机的姿态动力学特性,建立姿态通道精确模型,可以对小型直升机飞行时的姿态控制提供帮助。最后详细分析讨论了紧耦合多直升机协调操作系统的基本建模问题。主要的工作及结论有:(1)详细分析了小型直升机结构特点和动力学特性,然后介绍了在小型直升机飞行动力学研究中所用到的坐标系及坐标系转换。接下来介绍小型直升机的基本动力学方程,气动力和力矩。最后介绍了小型直升机辨识建模的基本步骤。(2)针对小型直升机辨识建模中,模型结构简化不合理和传统辨识方法对系统、数据的苛刻要求等不足,本文通过理论分析,用一类可变结构分式传递函数表示姿态通道的输入输出特性,并作为待辨识的模型集。随后用遗传算法对其进行辨识,同时得到传递函数结构和参数,所得传递函数模型有助于传统姿态控制器的直接设计。该方法不用在离散传递函数和连续传递函数间进行转换,从而使误差减小,而且其在高频的性能也好;该方法不仅可以用在小型直升机的辨识建模中,也可以用在其它采样不准确的系统辨识中;该方法所得结果也可以为姿态通道T-S模型提供前提条件。(3)姿态通道是非线性的,用一个线性传递函数是不能精确表示的。本文对数据进行区域划分,不同的区间用不同的线性函数表示。随后用T-S模糊模型来表示这种结构,并用聚类算法和神经网络方法得到T-S规则的前件隶属度函数参数和后件线性参数,这样就用局部的线性化表示了整个通道的非线性。针对如何有效地利用人类知识的问题,分析了建立小型直升机模糊模型的关键性问题。所得模型有助于设计传统与智能相结合的飞行控制器。(4)针对小型直升机结构、飞行环境的复杂性及传感器的非理想性等因素导致所采集的数据存在误差的问题,本文结合最新的电子、计算机软硬件技术、传感器技术等,设计功能较完备的飞行数据采集系统。为了实验的方便和安全,设计了一个4自由度的地面实验台架用于采集小型直升机姿态输入输出数据,随后对数据进行预处理后把其作为辨识用数据集。最后用本文所建模型整定了一类控制器的参数,并在实验台架上有效控制了小型直升机的姿态。(5)本文首次讨论了紧耦合多直升机协调操作的必要性和特点,定义了惯性坐标系和各子系统的机体坐标系。随后分析计算了悬停模态下多机系统中各直升机的配平参数,所得结果可作为飞行控制系统的参考输入量。最后建立了系统的运动学模型和动力学模型,为进一步分析紧耦合多直升机系统的稳定性及控制器设计打下了基础。