智能控制是一类具有某些仿人智能行为特征的控制策略,主要针对模型参数复杂、模型结构难以用数学方法精确描述的被控对象。李德毅院士提出的云模型理论是基于不确定性人工智能的思想,该理论着重于对象的不确定性分析,将模糊性与随机性结合在一起,实现了定性概念与定量数值之间的不确定性转换,基于该理论的方法现已成功地运用于倒立摆的稳定控制、知识开采和数据挖掘、系统效能评估等方面。倒立摆系统作为一种实验设备,在教学和科研过程发挥着重要作用,它以其自身的非线性、强耦合、多变量和自然不稳定性,成为检验各种控制理论和方法的理想模型。本文以云模型理论作为基石,对一级倒立摆系统的稳定控制问题进行了研究。首先,采用牛顿力学方法建立了倒立摆系统的数学模型,分析了倒立摆系统的定性控制机理,并给出了倒立摆系统的各种动平衡模式。其次,本文详细闸述了云模型的基本理论,重点分析了正态云模型的正向云发生器和逆向云发生器,并对定性规则的云推理进行介绍。再次,本文基于正态分布的“3En原则”对隶属云概念判定的算法进行了改进,改进后的算法降低了模糊概念判定的时间复杂度,且用于云推理时可以避免激活无效规则。此外,本文以MATLAB语言为工具对正向云发生器和逆向云发生器进行了软件实现,为倒立摆系统云控制器设计的实现提供了软件支持。最后,本文利用改进的云模型控制算法对倒立摆系统进行控制,并与线性二次型最优控制(LQR)控制方法进行对比,仿真结果表明,该方法控制的倒立摆系统具有良好的动态响应性能和鲁棒性,体现了云模型理论在处理不确定性问题上所具有的优势。