Este artigo propõe uma nova estratégia de controle deslizante fuzzy (FSMC) que visa aumentar a robustez e estabilidade do controle de posição de um UAV quadrotor subacoplado na presença de perturbações externas e incertezas do modelo. Para alcançar a capacidade adaptativa e robustez do sistema em ambientes dinâmicos complexos, um controlador fuzzy bidimensional inteligente é projetado com base no controle deslizante tradicional (SMC), ajustando em tempo real os parâmetros do SMC para se adequar aos parâmetros variáveis da estrutura do sistema. Primeiramente, com base no projeto da variável de filtragem de erro, o SMC tradicional é utilizado para suprimir o erro de rastreamento. Em seguida, com base na variável filtrada e sua taxa de variação, é desenvolvido um módulo de autoaprendizagem que combina o módulo de lógica fuzzy (FLM) e o SMC (FLM+SMC) para ajustar dois parâmetros do SMC mencionado. Posteriormente, o sinal de saída do FLM é realimentado para o módulo SMC, construindo assim um sistema de sintonia em malha fechada baseado no FSMC para UAV. Além disso, a estabilidade do FSMC foi rigorosamente verificada através da teoria de Lyapunov. Por fim, a simulação abrangente mostra que o FSMC projetado não só pode alcançar alta precisão de trajetória, mas também possui robustez e resistência a interferências; simulações comparativas com SMC e controle adaptativo baseado em rede neural de função base radial (RBFNNC) validaram este resultado.

controle deslizante; teoria da lógica fuzzy; sistema subativado; UAV; estratégia de autoaprendizagem