倒立摆系统是一个典型的多变量、非线性、强耦合和快速运动的高阶不稳定系统，它是检验各种新的控制理论和方法有效性的典型理想模型。在其控制过程中，能有效地反映诸如镇定性、鲁棒性、随动性以及跟踪等许多关键问题。本文主要研究二级倒立摆LQR控制方法。首先建立了二级倒立摆的数学模型，然后对二级倒立摆的数学模型进行控制设计，应用遗传算法确定系统性能指标函数中的加权阵Q，R得到系统状态反馈控制矩阵。最后，用MATLAB进行了系统仿真。在几次凑试Q矩阵值后系统的响应结果都不尽如人意，于是采用遗传算法对Q矩阵优化。为实现二级倒立摆系统的实时稳定控制, 以深圳固高直线二级倒立摆装置作为控制对象, 在MATLAB环境下, 利用基于二次型最优控制理论的线性二次型( L inear Quadratic Re ulator, LQR)最优控制器, 成功实现了该装置的实时稳定控制。为引入新的控制策略, 采集二级倒立摆实时控制过程中的 LQR控制器数据作为样本, 经过自适应神经模糊推理系统( Adaptive Neuro- Fu zzy Inference System, ANFIS) 工具箱训练并生成出一种新型模糊神经网络控制器, 应用到装置上同样实现了实时平衡。结果表明, 新型控制器较 LQR控制器控制效果更优, 也为成功实现装置的实时平衡提供了一种新的思路和解决方法。