近年来,随着无人机技术的发展,四旋翼无人飞行器由于成本低廉、机动性较强、结构相对简单,在军用、民用、工业、农业等领域受到欢迎。由于其通常在室外工作,故工作时会受到风的干扰作用,这也成了制约无人机发展的一大原因,提高无人机应对风干扰的能力,成为了许多高校、研究机构的研究课题。为提高无人机在遇到风干扰时的稳定性以及应变能力,提出利用改进的神经网络分析无人机的姿态角信息来识别无人机所受风干扰,并根据得到的受风情况设计飞行控制策略躲避风干扰。另外设计考虑风干扰的控制算法,提高无人机在遇到风干扰时的稳定性。本文在无人机受风状态识别并制定相应飞行策略以及无人机稳定控制方面做了以下工作:1、针对现有无人机风场估计方法中存在的计算复杂、需额外搭载传感器等问题,提出基于粗糙集遗传(RS-GA)神经网络的无人机受风状态估计方法,并根据无人机受风信息以及风干扰作用特点制定飞行控制策略。仿真结果表明该方法具有较高的识别率以及较短的训练时间,证明了其在无人机上应用的有效性;2、针对现有PID控制器响应时间长、存在超调、抗干扰能力差的问题,考虑风场对无人机的干扰作用,设计了部分干扰已知的ADRC控制器。仿真表明无人机的姿态和位置误差均在合理范围内,证明该算法能有效提高无人机在风干扰下的稳定性;3、改进了实验室上一代飞控,对其重新设计、制板,大大减小了其体积和质量,搭载ADRC控制算法的新一代飞控在飞行实验中基本实现对无人机的稳定控制。