倾转旋翼无人机不但具备垂直起降的能力,而且也拥有航程远,航速高等优点。菱形翼布局飞行器与常规布局的飞机相比具有机翼的结构刚度大,前翼的弯曲变形小,前翼翼尖涡强度低,各舵面的操作效率高等优点。本文以菱形翼布局倾转旋翼无人机为研究对象,进行飞行控制研究。菱形翼布局倾转旋翼无人机作为一种结构复杂的飞行器,具有垂直起降、倾转过渡飞行、固定翼飞行三个模式,具体的飞行模式依据任务需求进行切换,鉴于其飞行模式多,各控制通道耦合强、多输入多输出等特点,需要飞行控制系统能够保证无人机全模式都具有良好的飞行品质,针对这一问题,本文以传统滑模变结构控制为主线,结合反演控制技术、神经网络控制技术、自抗扰控制技术、抗饱和控制技术、分数阶微积分理论、自适应控制技术等控制理论,对含有建模不确定项和外界扰动等复合干扰的菱形翼布局倾转旋翼无人机三个飞行模式姿态控制以及固定翼飞行模式自主着陆纵向轨迹控制进行深入研究,主要研究内容如下:1.建立了菱形翼布局倾转旋翼飞行器各部件的气动力与力矩的数学模型,并建立含有复合干扰的非线性动力学模型,针对存在建模误差和外部干扰等复合干扰的菱形翼布局倾转旋翼无人机垂直起降模式的姿态控制问题,提出了新型对数形式全局快速非奇异终端滑模控制器,首先为了加快向平衡状态收敛的速度,且考虑避免奇异问题,提出了一种新型快速的对数形式非奇异终端滑模面,其次为了进一步改善滑模控制律的趋近运动品质,加快控制器收敛速度,提出了一种新型快速趋近律。利用滑模干扰观测器来估计系统中存在的复合干扰并对控制器加以补偿,抑制外界干扰和不确定性的影响。考虑到存在执行器发生故障及外部扰动的菱形翼布局倾转旋翼无人机姿态控制问题,将系统的不确定性和未知外部干扰及执行器故障统一整合到复合干扰中,利用径向基神经网络的万能逼近性能,对复合干扰进行估计,并对控制器进行补偿,结合反演控制技术和新型对数非奇异全局快速终端滑模技术,进行鲁棒容错反演终端滑模姿态跟踪控制。2.围绕菱形翼布局倾转旋翼无人机倾转过渡飞行模式的飞行控制问题,针对倾转过渡阶段飞行特点,将倾转过渡模式分为两个阶段并分别设计姿态控制器。利用分数阶微积分算子“近储远弃”特性,设计了分数阶微积分滑模面,采用RBF神经网络的“万能逼近”性能,对系统中的不确定项进行逼近,结合自适应理论对RBF的权值进行自适应在线调整,提出了基于神经网络的分数阶微积分滑模控制方法。依据倾转旋翼无人机倾转过渡飞行模态短舱倾转第二阶段操纵特点,建立包含风场参数的倾转旋翼无人机动力短舱倾转第二阶段的非线性动力学模型。针对无人机倾转过渡模式第二阶段飞行过程引起的动力学模型不确定,风场扰动等外部干扰对无人机姿态跟踪控制的影响,设计神经网络自适应分数阶微积分滑模控制方案,数值仿真证明了该控制策略的有效性。3.针对菱形翼布局倾转旋翼无人机固定翼飞行模式姿态控制问题,研究了含有不确定项和外部扰动无人机的执行器输入非线性鲁棒反演滑模控制策略。无人机固定翼飞行模式姿态控制各通道舵面偏转舵机由于受到物理条件上的限制,当控制指令突变较大或者较小时,执行器将非线性输出,从而造成无人机姿态控制系统性能的下降,为了提高控制精度和系统的鲁棒性能,在控制策略中引入辅助系统,从而消除或降低控制输出非线性对被控系统的影响。在具有复合干扰与执行器输出非线性的情况下,结合反演控制技术和干扰观测器技术设计了一种基于辅助系统的菱形翼布局倾转旋翼无人机固定翼飞行模式执行器非线性输出姿态反演滑模控制方法。此外考虑到被控系统执行器发生故障及存在外部风场干扰,结合滑模干扰观测器技术设计了鲁棒容错反演滑模控制器。通过仿真分析,验证了所提控制算法能够使菱形翼布局倾转旋翼飞行器固定翼飞行模式姿态控制系统具有良好的跟踪性能。4.针对菱形翼布局倾转旋翼无人机固定翼飞行模式自主着陆纵向轨迹控制问题,通过时标分离,将无人机自主着陆轨迹控制系统分为空速、高度、倾斜角、迎角、俯仰角速率五个子控制回路。针对无人机空速控制子系统,考虑到闭环系统瞬态和稳态性能要求,引入预设性能方法,建立空速控制子系统的预设性能等效误差模型。将非线性fal函数和双曲余弦函数引入到趋近律的设计中,以有效抑制抖振的同时并提高系统状态的收敛速度。结合滑模控制、自适应控制理论和自抗扰控制技术,提出了一种菱形翼布局倾转旋翼无人机固定翼飞行模式自适应分数阶微积分滑模自主着陆纵向轨迹控制方法。