针对存在外部干扰的漂浮基刚性空间机械臂,提出了基于径向基函数神经网络(RBFNNs)的鲁棒自适应控制器。该方法将滑模技术、RBFNNS分块逼近技术以及自适应技术相结合,实现了在实际模型与理想模型存在误差情况下高精度的位置跟踪以及快速逼近,更好地保证了机械臂在动态环境下的稳定性,提高了系统的性能,并基于Lyapunov稳定性定理确定了机械臂系统的稳定性。最后通过MATLAB仿真计算,证明了所设计的控制方法的优越性。