Điều khiển mạng nơ-ron RBF trượt thích nghi sử dụng luật tiếp cận hàm mũ cho hệ thống giảm xóc - vật - lò xo được đề xuất trong nghiên cứu này. Hệ thống giảm xóc - vật - lò xo được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực kỹ thuật, đặc biệt trong các ứng dụng Tự động hóa và Cơ điện tử. Bộ điều khiển trượt với luật tiếp cận hàm mũ được thiết kế để đảm bảo vị trí thực tế của hệ thống giảm xóc - vật - lò xo bám theo vị trí tham chiếu và hạn chế hiện tượng chattering. Mạng nơ-ron RBF được huấn luyện và sử dụng để xấp xỉ hàm f(x) trong luật điều khiển trượt. Các trọng số của mạng nơ-ron RBF được cập nhật trực tuyến bằng giải thuật Gradient Descent dựa trên các tín hiệu hồi tiếp ở ngõ ra. Bằng cách chọn hàm Lyapunov phù hợp, tính ổn định của bộ điều khiển được chứng minh và tìm được luật điều khiển thích nghi. Kết quả mô phỏng với MATLAB/Simulink cho thấy hiệu quả của giải thuật đề xuất với sai số bám tiến về 0, độ vọt lố là 0 (%), thời gian xác lập khoảng 0,3168 (s) và thời gian tăng đạt 0,1804 (s).