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本质不稳定两轮小车是一种特殊轮式移动机器人，其动力学系统具有多变量、
非线性、强耦合、参数不确定性等特性，是研究各种控制方法的一个理想平台。
本文在总结和归纳了两轮自平衡小车的研究现状后，提出了两轮自平衡小车
的构建方案，选用了适当的控制器、执行电机、传感器，设计了相应的外围电路，
实现了整个两轮小车的硬件系统。
建模一直是复杂系统分析与控制的一大难题，为了解决这一问题，本文使用
了预报误差法和最小二乘法的辨识方法对一个中功率机电伺服系统成功的进行了
辨识，接着在对两轮不平衡小车的辨识中，得到了系统的部分参数，总结了经验
教训，并为以后的辨识工作提出了建议。
本文接着给出了两轮不平衡小车的非线性数学模型并进行了相关的分析，在
介绍了智能控制的部分知识后，提出了新的智能控制方法，即使用自适应神经．
模糊推理系统学习多个状态反馈控制器得到一个自适应神经模糊控制器用来控制
小车的平衡，提高系统的可控范围。接着引进了动态模糊控制器，提高了控制系
统的动态性能。最后再次利用自适应神经．模糊推理系统对含有动态模糊控制器的
控制系统进行学习，得到了最终的自适应神经模糊控制器。该控制器不仅扩大了
对系统初始角度的控制范围，而且较大的改善了系统的动态特性。
非线性、强耦合、参数不确定性等特性，是研究各种控制方法的一个理想平台。
本文在总结和归纳了两轮自平衡小车的研究现状后，提出了两轮自平衡小车
的构建方案，选用了适当的控制器、执行电机、传感器，设计了相应的外围电路，
实现了整个两轮小车的硬件系统。
建模一直是复杂系统分析与控制的一大难题，为了解决这一问题，本文使用
了预报误差法和最小二乘法的辨识方法对一个中功率机电伺服系统成功的进行了
辨识，接着在对两轮不平衡小车的辨识中，得到了系统的部分参数，总结了经验
教训，并为以后的辨识工作提出了建议。
本文接着给出了两轮不平衡小车的非线性数学模型并进行了相关的分析，在
介绍了智能控制的部分知识后，提出了新的智能控制方法，即使用自适应神经．
模糊推理系统学习多个状态反馈控制器得到一个自适应神经模糊控制器用来控制
小车的平衡，提高系统的可控范围。接着引进了动态模糊控制器，提高了控制系
统的动态性能。最后再次利用自适应神经．模糊推理系统对含有动态模糊控制器的
控制系统进行学习，得到了最终的自适应神经模糊控制器。该控制器不仅扩大了
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