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将模糊神经网络控制引入到三轴稳定卫星的姿态控制中，结合Q-学习和BP神经网络来解决模糊神经网络参数在线调整问题，在无需训练样本的前提下实现控制器的在线学习．仿真结果表明，这种基于Q-学习的模糊神经网络控制不仅可以满足对姿态控制精度的要求，还有效地抵制了外界干扰，提高了姿态稳定度，对卫星的不确定性有较强的鲁棒性．