En el control de vuelo hipersónico, caracterizado por los desafíos que plantean la saturación de entrada, las incertidumbres en los parámetros del modelo y las perturbaciones externas, este documento presenta un método pionero de control anti-saturación de entrada basado en la adaptabilidad de RBFNN. Hemos desarrollado leyes adaptativas para mejorar la adaptabilidad y robustez del sistema de control al integrar perfiles de misión, modos de fallo por saturación de actuadores y un diseño de red neuronal auto-evolutiva. Además, nuestro enfoque introduce un novedoso sistema auxiliar anti-saturación de entrada, abordando de manera efectiva las restricciones de saturación de entrada. Esta innovación garantiza la estabilidad del sistema y un seguimiento preciso, incluso en condiciones severas de saturación de entrada. Los resultados revelan que el error de seguimiento en estado estacionario del sistema se mantiene por debajo del 2% bajo restricciones de saturación de entrada, y la velocidad de convergencia muestra una impresionante mejora del 20%. Estos hallazgos subrayan el avance sustancial de esta investigación en el control de vuelo hipersónico. Puede mejorar significativamente la controlabilidad y el rendimiento de los vehículos hipersónicos en escenarios del mundo real.