该文推导了二级倒立摆的数学模型,研究了它的控制方法,并进行了实际的实验操作.首先,在参考大量的国内外文献的基础上,分析和综述了近年来国内外控制二级倒立摆的新理论和新方法,如模糊控制、H<,∞>设计方法、神经网络、滑模变结构控制、混合控制等等.其次,分析了二级倒立摆的数学模型,并给出了极点配置、最优控制和状态观测器的设计,实现了运用现代控制理论对二级倒立摆的控制.然而,由于极点配置、最优控制的抗干扰能力差,鲁棒性弱,所以尝试运用模糊控制对二级倒立摆进行控制.该文引入了综合误差和综合误差变化率的概念,大大的减少了模糊控制器的输入变量,从而减少了模糊控制器的控制规则,使控制器的控制规则更简单、有效.因为模糊控制器的设计很大程度受人为因素的影响,所以提出了用自适应遗传算法对模糊控制器的参数进行优化.自适应遗传算法克服了常规遗传算法容易早熟的问题.这种自适应遗传算法在运算过程中,对所遇个体采用具有选择性的复制、交叉和突变概率的自适应方法,从而提高了群体的多样性和遗传算法的搜索能力.