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针对非线性控制提出一套较理想的解决方案。在动态逆控制的基础上,利用神经网络的在线学习能力建立自适应控制结构,结合滑模控制的较强的鲁棒性和瞬态性,两次互补性地补偿误差,从而提高动态逆控制的鲁棒性,解决建模精度不高的问题。仿真结果表明这种方法对高性能无人机飞行控制设计研究具有一定理论指导意义和应用价值。