为了提高多旋翼无人飞行器机载光电平台的扰动补偿能力，实现机载光电平台的稳定跟踪控制，提出一种基于改进扰动观测器和径向基函数(RBF)神经网络逼近的复合补偿控制方法。首先，对现有扰动观测器结构进行改进，构建基于速度信号的改进型扰动观测器，并分析了干扰补偿能力和稳健性；然后，利用RBF神经网络的函数逼近性质解决非线性未知扰动的补偿问题；最后，基于Lyapunov稳定性原理设计出复合补偿控制结构。实验结果表明，机载光电平台的扰动得到有效补偿。该补偿控制方法具有较高的稳定精度和跟踪控制性能，满足多旋翼无人飞行器机载光电平台的稳定控制要求。

为实现机载光电平台的实时高精度稳定跟踪控制，提出了一种基于改进干扰观测器和模糊逼近的复合自适应补偿控制方法。首先，根据系统的机械结构特点分析了各框架间的运动学耦合关系；考虑到载体扰动的影响，提出了一种基于速度信号的改进干扰观测器结构，并分析了它的工作原理和鲁棒稳定性。然后，针对机械系统中普遍存在的摩擦等干扰现象，设计了基于模糊逼近的复合补偿控制策略以保证系统的跟踪性能。最后，利用Lyapunov稳定性理论证明了系统的全局稳定性和跟踪误差的渐进收敛。实验结果显示，该控制方法具有较高的稳定精度，其跟踪误差可达μrad数量级，表明该方法可以有效地抑制载体扰动的影响并且具有良好的跟踪性能，是可行有效的。