随着电子技术及材料工艺的发展,多旋翼飞行器的硬件成本逐渐降低。由于其体积小、重量轻、垂直起降等优点,近年来被广泛应用于军事和民用领域。导航系统为飞行器提供位置、速度、姿态信息,是飞行控制的重要信息源。目前,多旋翼飞行器常用的导航传感器包括惯性传感器、全球定位系统(Global Positioning System,GPS)、气压高度计、磁传感器等。受成本、体积等限制,多旋翼飞行器通常使用MEMS(Micro-Electro-Mechanical System,MEMS)惯性传感器,由于其精度较差,通常需要卫星导航系统来辅助使用。在卫星信息丢失等复杂环境下导航系统的性能急剧下降,影响飞行安全,因此多旋翼飞行器导航系统的故障检测、隔离与系统重构,对于保障其飞行安全具有重要意义。目前常见故障检测方案主要集中在卫星、磁传感器、气压高度计等量测传感器,并未考虑惯性传感器的故障情况。而事实上,MEMS惯性传感器在复杂环境下性能容易下降甚至失效,进而影响飞行稳定性,故MEMS惯性传感器受干扰而导致失去导航定位功能的问题也亟需关注。针对上述情况,本文将多旋翼飞行器动力学模型引入导航系统中,形成惯性传感器/动力学模型/量测传感器融合的解析式容错导航构架。研究并提出单套惯性传感器配置下的故障诊断方法及惯性传感器故障后的导航系统重构方法,从而提高多旋翼飞行器导航系统可靠性和稳定性。论文首先对多旋翼飞行器的动力学模型进行了分析与优化。由于传统多旋翼飞行器动力学模型建立在单旋翼模型基础上,忽略了飞行器的整体效应。针对于此,论文在对多旋翼飞行器整体建模基础上,改进了阻力、扭矩、横滚/俯仰力矩模型,在模型中引入了加速度相关项、角加速度相关项等新的形式。试验验证表明了改进模型对飞行器机动运动具有较好的适应性。随后,论文研究了基于动力学模型的解析式导航传感器故障诊断方法。结合动力学模型、导航传感器故障特性,对不同故障检测手段的适用性进行了分析;并根据惯性传感器、动力学模型、量测传感器三类导航信息源特性,设计了两两融合的故障检测滤波器,并基于互表决思想提出了故障定位策略;此外,为了进一步优化,将新型传感器——角加速度计引入故障诊断系统,并设计了相应的故障诊断方案。通过仿真证明了方法的有效性,可实现器件级的故障检测与定位。在实现导航传感器故障诊断基础上,论文对故障条件下导航系统的重构方法进行了研究。基于动力学模型输出信息特性,提出了惯性传感器/动力学模型/量测传感器融合的联邦卡尔曼滤波方法;分别针对惯性传感器故障、动力学模型故障、量测传感器故障,设计了相应的系统重构方案;研究了引入角加速度计后的系统重构策略,并对不同故障状态下的重构方案进行了优化。通过仿真表明在导航传感器发生故障后,所提出方法可以有效提高导航系统精度。最后,论文构建了四旋翼飞行器试验验证平台,并分别针对惯性传感器、动力学模型、量测传感器故障类型设计了其验证方案。考虑到风力对动力学模型产生的干扰,对风干扰条件下的导航系统性能进行了测试分析。试验结果表明:本文提出的容错导航方案,可以实现在单套惯性传感器配置下对陀螺、加速度计、GPS、气压高度计、磁传感器、角加速度计的故障检测与隔离;当惯性传感器故障时,通过动力学模型的引入,可以有效提高导航系统精度;外界风的干扰可以被有效检测与隔离,从而避免了对现有机载导航系统的影响。本文研究成果对于提高多旋翼飞行器机载导航系统可靠性具有较好的工程应用参考价值。