微小型四旋翼无人机作为一种起降灵活、定点悬停的飞行器,在军事和民用两个方面都发挥着越来越大的作用和价值。在四旋翼的控制中,姿态控制是关键,因此,对其控制参数优化的研究对于提高四旋翼机的控制质量和设计效率具有重要的工程意义。本课题研究了基于辨识模型的四旋翼无人机PID控制参数优化问题。采用机理建模的方法构建四旋翼无人机的数学模型,为包含其所有飞行状态的非线性状态模型。飞行试验考虑四旋翼在近似悬停的状态下进行输入的激励,用小扰动线性化方法对机理模型进行线性化,简化了非线性系统复杂的求解问题。通过对四旋翼的机理建模,得到了其在各姿态方向上的模型阶数,为基于实验数据的辨识提供模型参考。设计四旋翼无人机的飞行试验,包括采样频率、输入输出的选择,数据预处理等,得到用于开展系统辨识的实验数据。在实验设计过程中,采集和改变四旋翼无人机的输入,使其满足输入信号已知,且在试验中具有变化的多样性,应用最小二乘法开展本研究中的系统辨识,并采用交叉比较的方法验证辨识结果,对辨识模型进行评价。在辨识模型的基础上,用FOLPD模型来近似系统模型,以通过数值方法针对某一优化指标进行优化,获得一组最优化的PID参数,结合Ziegler-Nihcols整定方法进行PID整定,得到满足控制性能要求的控制参数。应用MATLAB与Visual C++混合编程,结合MATLAB在数值计算和算法设计方面的优势与Visual C++在开发用户界面友好方面的优势,设计开发四旋翼无人机控制器参数优化辅助软件。在软件设计的过程中,首先进行系统需求的分析,将软件划分为不同的功能子模块,然后设计用户界面、架构软件框架,通过不断完善软件功能及对软件进行调试改进,实现了辅助软件读取实验数据、对实验数据进行处理、模型辨识、FOLPD近似、最优化PID参数,并在此过程中绘制曲线,分析拟合偏差等功能,最后通过实验和仿真验证辅助软件的功能性能。基于混合编程的辅助设计软件可以通过飞行数据来改善PID参数整定过程,提高PID参数优化的效率。