随着无人机相关技术的发展,多旋翼无人机作为航空器产品领域的一枝独秀,以新颖的结构布局、独特的飞行方式和广泛的用途迅速成为国际上新的研究热点。多旋翼飞行器是利用旋翼转动产生升力进行能量转化和传递,其动力系统性能直接影响飞行品质。目前,多旋翼飞行器动力系统性能研究存在的问题为旋翼气动模型的建立受实验装置/系统的局限性,多基于理论分析或数值模拟的结论,建模的假设条件多,旋翼与空气相互作用不确定,其模型精度难以满足实际飞行需求。为改善旋翼的气动特性,提升多旋翼无人机动力系统性能,增进飞行品质,本文以微型四旋翼电动无人机为研究对象,进行了如下研究:首先,简述了四旋翼无人机的飞行原理,描述了姿态控制的基本方法;介绍了螺旋桨的翼型参数、工作状态参数等基本参数,并以叶素理论为依据计算了螺旋桨的空气动力学参数,系统分析了空气流动时旋翼桨叶的受力情况,揭示不同旋翼桨叶参数对飞行器气动性能的影响规律;基于多旋翼电动无人机空气动力计算方法,将理论与实践相结合,设计开发无人机动力系统性能测试专用实验装置,介绍了实验装置的工作原理及配套的数据采集与数据处理软件。其次,完成了无人机动力系统性能实验设计,在确定了动力系统电机、电调与电池等部件的基础上,针对螺旋桨进行了动力系统参数实验,并对实验数据进行初步分析;同时借助实验台的电压电流测量模块与无人机电池平衡充电器测试了所选用电池的放电曲线数据;提出了一种无人机螺旋桨与动力系统的匹配方法,为无人机选择了合适型号的螺旋桨。再次,根据上文选择的APC10070螺旋桨,基于得到的动力系统性能数据,建立了无人机动力系统模型,包括螺旋桨、电机、电调与电池模型;以建立的螺旋桨模型为依据,使用Matlab软件对上文的实验数据进行最小二乘法拟合,得出不同螺旋桨的模型参数a T与a M。最后,对5种不同失效形式与程度的14支APC10070螺旋桨进行空气动力学性能实验,采用人工神经网络对不同种类与程度的失效螺旋桨实验数据进行拟合,得出失效桨叶推力与扭矩的数学模型,针对动力系统关键部件旋翼桨叶,研究其失效形式与动力性能的内在联系;根据动力系统数学模型与失效螺旋桨的失效模型,结合电机,电调与电池等其他动力系统组件的失效规律,建立动力系统健康评估策略。