倒立摆系统具有非线性、多变量、强耦合和自然不稳定的特点,是控制领域的理想实验平台。对倒立摆进行稳定控制,能有效地反映出非线性、鲁棒性、随动性、镇定性以及跟踪性等许多控制过程中的关键问题。本文重点研究直线二级倒立摆系统优化建模与自适应云模型PID控制。首先,本文分析了倒立摆系统的结构和特点,利用拉格朗日方程建立了直线二级倒立摆的非线性数学模型,并在平衡位置附近进行线性化处理。利用现代控制理论对线性模型进行了定性分析,证明了直线二级倒立摆系统在平衡位置附近是自然不稳定的系统,但是完全可观可控。其次,针对倒立摆系统多输出的特点,基于信息融合思想,本文利用LQR算法设计状态反馈矩阵构建融合函数,实现了原系统的6个状态变量简化成综合误差和综合误差变化率2个变量,达到了降维的目的。在LQR算法的应用过程中,结合了遗传算法对最优加权阵Q和R进行寻优,简化了反馈矩阵设计过程,有利于提升控制系统的快速性和鲁棒性。最后,根据云模型理论,结合传统PID控制思想,提出了基于云规则推理的PID控制器的设计方法,并应用于直线二级倒立摆控制系统。该方法将云模型作为定性与定量的转换工具,把人的控制经验整合到规则库中进行云推理。云规则推理以融合所得的综合误差和综合误差变化率作为输入,推理输出值自适应调整PID控制参数。仿真结果表明所设计的云模型PID控制器对直线二级倒立摆的控制效果优于普通PID控制,具有良好的自适应能力,控制系统的动态性能和鲁棒性都有显著提升。云模型理论的应用也为智能控制系统中处理非线性不确定性问题提供了一条良好的解决途径。