无人机以其低成本、高机动性等优点在军用和民用领域中均得到广泛的应用。然而无人机的事故率远高于有人机,无人机的坠毁带来经济或军事上的巨大损失,因此保障无人机安全可靠运行已成为当前的研究热点。目前,国内外众多机构均已开展无人机状态监测与评估技术研究。但是,现有无人机的状态监测与评估方法大都依赖地面指控站对遥测数据进行分析,链路传输延迟限制了无人机自主状态评估的实时性。此外,由于体积、重量、功耗等限制,给状态监测与评估方法的机载部署与在线运行带来了现实挑战。针对上述问题,本课题将研制一种无人机机载状态监测和实时评估单元,实现无人机运行状态数据的实时采集,并在多种机载约束条件下,实现状态监测与评估方法的在线运行,以满足无人机自主状态评估的需求。具体研究内容如下:首先,根据机载状态监测与评估的功能和技术指标,提出无人机机载状态监测和实时评估单元的总体设计方案。在此基础上,设计机载总线接口模块,实现通过1553B、UART等接口实时监测无人机的状态数据,并基于Zynq-7000So C异构处理器构建高效能核心处理模块,以满足状态评估模型并行加速、异构多模型调度、模型参数刷新以及模型动态可重构等计算任务的运行需求。其次,对状态监测和评估软件进行需求分析,并依托机载状态监测和实时评估单元硬件,设计了具备应用层、功能层、算法加速层和数据流层的状态监测与评估软件。其中,应用层针对无人机应用实现特定的机载状态监测和评估任务。功能层用于实现数据传输、状态评估、数据存储等功能。算法加速层则针对功能层所调用的状态评估模型进行优化、并行加速计算和部署,根据时效性和评估任务的不同,分别采用LSTM、LS-SVM和OC-SVM等算法构建基础状态评估模型。同时,针对多参数评估任务,采用模型参数刷新及动态可重构技术完成不同模型的动态切换。数据流层为机载总线协议接口驱动层,实现数据传输控制与缓存,同时按固定帧格式完成数据存储控制。最后,利用无人机飞控半实物仿真平台和测试数据集,实现对无人机机载状态监测和实时评估单元各项功能和技术指标的验证与评估,测试结果表明该机载状态监测与评估单元具备较好的运行实时性,满足机载运行的需求。