En este artículo se propone una nueva estrategia de control deslizante difuso (FSMC) destinada a mejorar la robustez y estabilidad en el control de posición de un UAV cuadricóptero subactuado en presencia de perturbaciones externas e incertidumbre del modelo. Para lograr la capacidad adaptativa y robustez del sistema en entornos dinámicos complejos, se diseña un controlador difuso bidimensional inteligente basado en el control deslizante tradicional (SMC), que ajusta en tiempo real los parámetros del SMC para adaptarse a los parámetros variables de la estructura del sistema. Primero, basado en el diseño de variables de filtrado de error, se utiliza el SMC tradicional para suprimir el error de seguimiento. Luego, basado en la variable filtrada y su tasa de cambio, se desarrolla un módulo de autoaprendizaje que combina el módulo lógico difuso (FLM) y el SMC (FLM+SMC) para ajustar dos parámetros del SMC mencionado. A continuación, la señal de salida del FLM se retroalimenta al módulo SMC, construyendo finalmente un sistema de regulación en lazo cerrado basado en FSMC para UAV. Además, la estabilidad del FSMC se verifica rigurosamente mediante la teoría de Lyapunov. Las simulaciones integrales muestran que el FSMC diseñado no solo puede lograr una precisión de trayectoria precisa, sino que también posee robustez y capacidad anti-interferencias; las simulaciones comparativas con SMC y control adaptativo de red neuronal de funciones base radiales (RBFNNC) validan este resultado.

control deslizante; teoría de lógica difusa; sistema subactuado; UAV; estrategia de autoaprendizaje