La gravedad y la flexibilidad causarán fluctuaciones del ángulo de rotación en el sistema de servo para manipuladores flexibles. La fluctuación afectará seriamente la precisión del movimiento de los efectores finales. Por lo tanto, este documento adopta un método de control que combina la red neuronal RBF (Función de Base Radial) y la estrategia de ubicación de polos para suprimir las fluctuaciones del ángulo de rotación. La red neuronal RBF se utiliza para identificar elementos inciertos causados por la flexibilidad del manipulador y las características variables en el tiempo de los parámetros dinámicos. Además, la estrategia de ubicación de polos se utiliza para optimizar los parámetros del controlador PD (Proporcional Derivativo) para mejorar la velocidad de respuesta y la estabilidad. En primer lugar, se establece un modelo dinámico de manipuladores flexibles considerando la gravedad basado en el método de modo asumido y el principio de Lagrange. Luego, se analizan las características de control del sistema y la estrategia de ubicación de polos optimiza los parámetros de los controladores PD. A continuación, se propone el método de control basado en la red neuronal RBF, y la teoría de estabilidad de Lyapunov demuestra la estabilidad. Finalmente, el análisis numérico y los experimentos de control demuestran la efectividad del método de control propuesto en este documento. Las medias y desviaciones estándar del error del ángulo de rotación se reducen mediante el método de control. Los resultados muestran que el método de control puede reducir efectivamente el error del ángulo de rotación y mejorar la precisión del movimiento.