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以模糊神经网络为基础，结合误差前馈补偿完成了二级倒立摆系统的稳定控制，并采用模拟退火粒子群算法对控制参数进行全局寻优。与基于状态变量合成的模糊神经网络控制器相比，该控制方法豢仅解决了多变量系统模糊控制器的“规则爆炸”问题，并且。由于所有状态变量直接参与控制输出，控制精度亦有所提高。仿真结果表明，该控制方案所需规则数目少，响应速度快，有良好的鲁棒性和非线性适应能力。