倒立摆系统是当前控制领域研究的一个热点,它是一个典型的多变量、非线性、强耦合的绝对不稳定系统。对倒立摆系统的研究不仅具有很重要的理论意义,而且在很多实际控制中也有指导性的现实意义,如卫星姿态控制、机器人行走姿态控制、飞行器姿态控制等。本文主要研究了基于RBF-ARX模型的非线性系统建模和预测控制在一级倒立摆系统稳摆控制中的问题。通常,倒立摆系统的建模方法是基于物理模型的,一般做法是通过对倒立摆系统特性的机理分析,得到微分方程,进而建立数学模型。这样的方法虽然简单方便,但有着不可避免的缺点,由于物理参数难以精确测量,在建模过程中对非线性系统进行了一些简化和线性化处理,影响了模型的精确性。为了克服传统的机理建模方法的缺点,本文采用系统辨识对倒立摆进行建模,选用的模型是RBF-ARX模型。首先介绍了RBF-ARX模型的基本原理,分析了其在描述非线性特性和局部动态特性方面的优越性,以及应用于预测控制的可行性。文中详细说明了数据采集的实验方案,以及模型参数的初始化方法、参数辨识优化过程、模型阶次的选择原则,采用SNPOM方法分别对单输入单输出系统和单输入二输出系统进行模型辨识,并针对辨识出的最佳模型进行检验,比较同阶次下RBF-ARX模型与ARX模型的建模结果,验证了RBF-ARX模型的优越性和有效性。基于系统模型,分别针对单输入单输出系统和单输入二输出系统设计了直线一级倒立摆的预测控制器,在不同的初始条件下,两种系统的仿真实验均达到了较好的控制效果,在仿真过程中确定了最佳控制参数。仿真通过后进行了实时控制实验,单输入单输出系统的实时控制取得较好的结果。仿真和控制结果证实了RBF-ARX模型精确有效,具有较好的鲁棒性和可靠性,也验证了基于RBF-AEX模型的预测控制策略的可靠性和有效性。