Los vehículos aéreos no tripulados de ala fija, con sus ventajas de larga duración y capacidad de carga sustancial, están preparados para ser una plataforma clave para la futura economía de baja altitud. Sin embargo, persiste el desafío de lograr un control preciso de seguimiento de actitud bajo perturbaciones desconocidas y variables en el tiempo. Para abordar esta dificultad, este artículo introduce un método de control de rechazo de perturbaciones activo basado en una función de signo suave (SSADRC) y desarrolla un optimizador híbrido de lobo gris (HGWO) con mecanismos equilibrados de exploración-explotación para la sintonización inteligente de parámetros. Específicamente, SSADRC utiliza una nueva función no lineal suave con restricciones de saturación para reconstruir el controlador de retroalimentación no lineal y el observador de estado extendido, asegurando una salida de control suave y estable. Posteriormente, HGWO integra la estrategia de inicialización basada en un buen conjunto de puntos, la estrategia de peso dinámico basada en la aptitud, la estrategia de mutación adaptativa basada en la diversidad y la estrategia de supervivencia del más apto basada en un mapa caótico logístico, abordando la sintonización de múltiples parámetros acoplados en SSADRC. Además, se diseña un controlador de actitud de cabeceo basado en SSADRC para un vehículo aéreo no tripulado de ala fija, y se emplean un HGWO y siete otros algoritmos de optimización de enjambre para sintonizar los parámetros. Los resultados demuestran que el HGWO exhibe la mejor precisión de convergencia en la tarea de optimización de parámetros de SSADRC, y SSADRC ilustra un mejor rendimiento de seguimiento de comandos y precisión de estimación de estado que el ADRC típico.