到目前为止，人们己经利用包括经典控制理论、现代控制理论以及各种智能控制理论在内的各种手段先后实现了倒立摆系统的稳定控制。随着微型计算机的发展和广泛应用，又陆续出现了对一级、二级甚至多级倒立摆的稳定控制。倒立摆系统是一个难以控制的不稳定结构，随着级数的增加，控制难度加大。在这样复杂的控制对象面前，把人工智能的方法引入到控制系统中，就为解决倒立摆控制问题提出了新的方向。

模糊智能控制和神经网络控制是智能控制的重要方面，它们在倒立摆系统的控制上起到了很大的作用。程福雁等将传统控制理论与模糊控制相结合实现了对二级倒立摆的稳定控制。王卫华采用专家模糊控制解决单级倒立摆的稳定问题。张乃尧等人采用模糊双闭环的方案，成功的对单级倒立摆进行了稳定控制。胡叔旖、孙增沂应用基于规则的方法实现了二级倒立摆的稳定控制。刘妹琴、陈际达等采用递归神经网络控制了单级倒立摆。王琳等采用模糊小脑模型控制器仿真控制了单级倒立摆。1994年8月，北京航空航天大学自动化系张明廉教授、沈程智教授领导的人工智能小组，采用拟人智能控制模仿人面对同样问题的解决思路，成功实现了单电机控制三级平面运动倒立摆的控制。李洪兴教授领导的模糊系统与模糊信息研究中心暨复杂系统实时智能控制实验室采用变论域自适应模糊控制理论，于2001年9月实现了三级倒立摆实物系统控制后，又于2002年8月11日在世界上首次成功实现了四级倒立摆实物控制系统。在对倒立摆系统的研究过程中新的控制理论的不断出现，使现有的控制理论得到了不断的完善和发展。

2.倒立摆系统研究的发展趋势

此前，实现的一级至四级倒立摆均为直线运动倒立摆。直线运动倒立摆实现的是在一个平面上的摆动，轨道较长、传动环节较多、占地空间较大，实践中常常由于传动机构的故障或误差，而不是控制方法本身的问题导致平衡控制失败。随着科学技术的发展，被控对象日趋复杂，对控制性能的要求也日趋提高，直线倒立摆已不能满足复杂系统的

需要，由此产生了圆形轨道倒立摆。圆形轨道倒立摆实现了上、下、左、右、前、后任何方向的摆动，与传统的直线轨道倒立摆相比，圆形轨道倒立摆具有控制精度高、功能多、结构紧凑、性价比高等优点，所以圆形轨道倒立摆比传统的直线轨道倒立摆更具有竞争力和应用价值。圆形轨道倒立摆实物系统控制的实现要比直线运动倒立摆实物系统控制的实现困难得多;这不仅是因为这样的系统其变量、非线性程度及不稳定性成倍地增加，而且有关机械和电子器件的实现或选用会遇到瓶颈性的困难。因此，圆形轨道倒立摆实物系统是控制领域研究的重要课题之一。

近年来，人们对倒立摆的研究越来越感兴趣，倒立摆的种类也变得丰富多样。倒立摆系统不仅在高科技领域中得到广泛应用，人们还可以通过倒立摆这样一个严格的控制对象，检验新的控制方法是否有较强的处理多变量、非线性和绝对不稳定系统的能力。因此，倒立摆系统作为控制理论研究中的一种比较理想实验手段常常用来检验控制策略的效果。

编辑老师为大家整理了倒立摆开题报告，希望对大家有所帮助。更多详情请点击本科生开题报告。