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直升机的飞行品质是现代直升机的重要设计指标之一,而直升机飞行动力学模型是进行飞行品质研究的重要基础,直升机飞行动力学模型的精度直接影响到飞行品质的评定准度。由于直升机旋翼的气动现象复杂,旋翼、机身、尾桨、平尾等部件之间存在着气动干扰,直升机各个运动自由度之间耦合严重,基于机理分析的传统建模方式难以得到高置信度的模型,基于飞行试验数据的系统辨识技术成为提高直升机飞行动力学模型精度的有效手段。时域辨识技术由于处理实信号方便,是直升机飞行动力学模型系统辨识的主要方法之一。现有的时域辨识方法在进行纵横向分离的飞行动力学模型辨识时,辨识精度都比较高,然而应用到纵横向耦合飞行动力学模型的辨识时,效果则不够理想。其主要原因是纵横向耦合飞行动力学模型待辨识参数多,灵敏度差异大,耦合严重,这会导致Hessian信息矩阵的严重病态。针对此问题,本文通过构建多步辨识算法,同时在各辨识步骤中,采用不同的优化指标函数,实现了对直升机纵横向耦合飞行动力学模型的辨识。随着实际应用对直升机飞行品质提出越来越高的要求,6自由度的刚体飞行动力学模型已经不能满足飞行品质的研究需要,含有旋翼挥舞自由度的高阶飞行动力学模型应当成为进行飞行品质研究的基本模型。然而,时域辨识技术对于高阶飞行动力学模型的辨识效果往往不够理想,其主要原因是时域辨识技术对于低频成分赋予了较高的权重,这导致对高频成分的辨识精度很低,从而降低了高阶飞行动力学模型的整体辨识精度。频域辨识技术可以有效解决这个问题。据此,本文建立了直升机飞行动力学模型的快速频域辨识算法,该算法首先通过加Hanning窗的快速傅里叶变换将飞行试验数据转换到频域,接着通过构建伯德灵敏度函数并结合理论分析确定合适的辨识模型结构,根据各个待辨识参数收敛速度不同的特点,设计了加速优化算法,大大提高了整体辨识速度。推导了旋翼挥舞运动的辨识模型,将6自由度的低阶飞行动力学模型扩展为9自由度高阶飞行动力学模型,结合快速频域辨识算法和时域多步法进行了高阶飞行动力学模型的辨识并与6自由刚体飞行动力学模型进行了对比研究。目前,在工程实践中应用的各种辨识算法,无论是时域方法还是频域方法,都是基于统计理论的方法,这些方法都需要关于噪声和随机误差等的统计信息,如均值和方差等等。然而,对于直升机飞行试验而言,这些统计量是难以得到的。本文基于集员辨识理论,创建了一种新的辨识方法,该方法不需要关于噪声等的统计信息,只需要确定其边界。针对直升机飞行动力学模型参数众多,耦合严重,难以得到待辨识参数和输出量之间的显式关系,推导并创建了一种间接辨识算法,解决了基于状态空间微分方程形式描述的一类模型的集员辨识问题。引入了广义噪声的概念,通过灵活设置广义噪声的边界,控制观测量对待辨识参数的影响,解决了因各待辨识参数耦合严重且在不同通道下灵敏度差异大导致的辨识困难的问题。在此基础上,建立了直升机飞行动力学模型集员辨识的二步法。直升机的机动飞行性能是飞行品质研究的重要内容之一,目前对直升机机动飞行的研究主要是通过逆解方法来求取实现机动飞行的操纵规律。逆解方法不足是:第一,逆解方法通过设定固定的飞行轨迹来实现对某一机动科目的描述。这种描述方法的通用性不够好,原因是有相当一部分机动科目是无法用固定的飞行轨迹来描述的;第二,逆解方法通过反求直升机飞行动力学方程组来获得实现某一机动科目的操纵量,需要反复迭代,计算效率比较低。本文通过引入导航计算模块和控制计算模块,不仅可以方便描述各种机动科目,而且提高了求取实现机动飞行操纵规律的计算效率。导航律和控制律的设计主要通过线性二次型最优调节器的设计方法进行初值计算,然后通过调节确定。控制律设计中需要用到的飞行动力学线性状态空间模型可以通过系统辨识的方法得到。最后,按照ADS-33E-PRF规定的性能指标,对UH-60直升机进行了障碍滑雪、向心回转以及出航/中断三个机动科目操纵规律的求解。