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倒立摆系统已然是当今世界研究比较广泛的控制系统，是一种含有多变量且本身并不稳定的非线

性系统。滑模控制是如今运用比较广泛的非线性控制，其特点是因为它对于系统本身所含有的参数的

不适应性。滑模控制是一种动态控制系统，其系统结构随着其运动点的变化而有目的地变化。但是在

运用于实物方面也有着其他的缺点，如外界的扰动不确定、数学模型模糊、系统部分状态未知等从而

加大了控制的难度，会发生抖振现象。为了解决相应的问题，我们引入了RBF神经网络，其对于模糊

函数的万能趋近性，改善了滑模控制的一些不足。将它与滑模控制相结合，设计出一种基于神经网络

的倒立摆滑