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本文将滑模切换函数作为径向基函数(radial basisfunction,RBF)神经网络的输入，从而使滑模的强鲁棒性与神经网络的自适应学习功能有机的结合起来。之后，针对系统时滞问题，引入了Smith预估器，由此克服了大时滞对控制稳定性的影响。仿真结果表明，本文提出方案在一定条件下有效、可行。