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提出一种基于RBF神经网络的Terminal滑模控制方案，消除通常滑模控制的到达过程，保证跟踪误差在有限时间内趋于零。不需要对建模误差、模型摄动和外界干扰进行各种假设，通过在线调整RBF神经网络的权值来消除它们的影响。最后在高超声速条件下，对空天飞行器再入大气层姿态控制进行仿真，结果表明该方法的有效性。