近年来,飞行器技术发展的非常迅速,尤其是飞行器,其低廉的价格引起了人们的注意。在生产和生活中的许多方面,飞行器都有很大的实用价值。因此,很多国家和学者致力于飞行器的研究,虽然取得了许多的研究成果,但是尚有很多未能解决的问题,尤其是在控制领域需要更深入的研究。传统的PID控制器对于可建立精确数学模型的被控对象的控制是非常有效的,它具有算法简单、鲁棒性好、可靠性高等优点,但是对于那些具有非线性、时变不确定的被控对象而言,应用传统的PID控制器难以实现有效的控制。为了进一步提高系统的控制精度,本文在传统PID控制器的基础上,通过结合优化过的模糊控制器解决非线性、时变不确定的被控对象的控制问题,优化算法是基于线下不同环境的大数据训练所得到的控制规则,并以此控制规则进行有效控制,其优点是不需要掌握被控对象精确的数学模型。本文采用经典PID控制和模糊PID控制作为控制算法的对比。利用MATLAB/Simulink搭建飞行器的系统的仿真模型,设计了 PID控制器和模糊PID控制器,并进行了算法的仿真测试。实验结果表明,该系统方案的上升时间为0.75s,调节时间为0.6s,超调量为0.04,稳态误差为0.8%,可以满足飞行器的控制要求。本文改进的控制算法在功能和性能上均满足设计要求和指标,并且该控制算法具有环境适应性强、鲁棒性高、控制精度高等优点。