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利用RBF神经网络的自学习能力，并结合非线性动态逆原理，设计了一种基于RBF神经网络干扰观测器的导弹动态逆控制器。根据时标分离的原则，可将导弹系统分解为快慢不同的四个回路，本文主要对快、慢两个回路分别设计动态逆控制器，并且在慢回路利用RBF神经网络干扰观测器估计导弹所受的扰动，同时，用于在线估计动态逆误差，降低了控制器对干扰和模型精确度的要求，增强了控制器的适应性。仿真结果表明，该控制器具有有效性和鲁棒性。