随着多旋翼飞行器在实践中的广泛应用,对其控制系统的精确性、快速性及安全性等要求也不断提高。近些年的研究热点——数字孪生技术,通过对物理实体的精准数字化,借助数据和模型模拟物理实体在现实环境中的行为,可提高物理实体或系统的运行效益。利用数字孪生的“虚实结合”理念,构建四旋翼飞行器的数字孪生可实现控制系统的优化;同时利用机器学习的相关方法为数字孪生系统开发一套入侵检测系统,可有效提高系统安全性。本文将数字孪生技术与四旋翼飞行器及其控制系统相结合,设计了包含物理层、虚拟层、服务层和孪生数据层在内的四旋翼飞行器的数字孪生系统体系架构。首先完成了四旋翼飞行器基本的硬件结构的选型和构建,并编写串级PID控制算法实现对其飞行控制。在物理空间中主要以传感器技术与无线通讯技术为载体实现数据采集与传输;在物理层的功能实现后,以Unity 3D作为平台,用Solid Works和3ds MAX建模软件对四旋翼飞行器进行数字孪生几何建模。同时搭建本地数据库作为孪生数据层的数据存储核心,并开发C#脚本程序,以数据为基础驱动虚拟层模型,实现“虚实结合”的功能,以完成四旋翼飞行器数字孪生系统。随后,开展了数字孪生系统的安全研究。采用机器学习理论和方法开发了一套较高效的入侵检测系统（IDS）,并引入差分进化算法对入侵检测系统的主体神经网络进行优化,同时还提出了变异策略改进和参数自适应两种方案,对差分进化算法进行优化,使系统检测准确度得到了一定的提高。最后,对构建的四旋翼飞行器进行了模型仿真与实地测试,验证所设计的数字孪生系统的有效性,结果表明达到了四旋翼飞行器的运行过程透明化和利用孪生数据优化飞行控制与飞行状态的效果。对各种优化方案下所得到的IDS进行对比实验,得出各个优化方案都在一定程度上提高了IDS的入侵检测准确度。