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为提高传统卫星姿态控制系统精度，提出了一种基于小脑模型（CMAC）神经网络的比例一积分-微分（PID）的复合控制器。给出了具在线学习功能的复合控制器结构，并证明了神经网络学习收敛条件与最终控制目标的一致性。仿真结果表明，设计的控制器具有较好的自适应性和鲁棒性。与传统控制器相比，进入稳定款态的速度更快，指向精度更高。