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以倒立摆系统为研究对象，对倒立摆系统的稳定控制进行了研究。综述了关于倒立摆控制的研究方法，推导了一级、二级和三级倒立摆系统数学模型，并进行了可控性分析。提出了一种改进的模糊神经网络控制方法，采用基于状态变量合成的方法来降低控制器的维数，解决了控制器设计遇到的“规则爆炸”问题；采用自适应神经模糊推理系统，对控制器的参数进行优化。应用所提方法，对一级、二级和三级直线型倒立摆系统进行了仿真研究，并对一级、二级倒立摆进行了实物系统控制研究。结果表明，所提控制算法与线性二次型最优控制和常规的模糊控制方法相比，具有更好的控制品质，抗干扰实验证明了算法的鲁棒性。