倒立摆是一个绝对不稳定、高阶次、多变量、强耦合的非线性系统，它将机器人技术、智能控制、计算机控制等有机的结合在一起，因此倒立摆可作为一个典型的被控对象对其进行研究。随着新的控制方法的不断出现，通常采用倒立摆系统以检验新的控制方法是否具有较强的控制能力，从而找出最合适的控制方法。预测控制理论产生于20世纪70年代，经过30年的发展，已成为最具代表性的先进控制方法之一。预测控制的主要应用对象是有约束、多变量系统，对无约束非线性系统和无约束线性时变系统也有很好的控制效果。由于预测控制方法对模型精度要求不高，快速性能好，因此受到了广泛应用。本文主要采用广义预测控制算法对二级倒立摆系统进行仿真研究。首先，通过Lagrange方法建立二级倒立摆系统的数学模型，在平衡位置将模型线性化，得到其平衡状态方程，并对系统特性进行相关分析。其次，分析了预测控制算法的特点和适用范围，并对广义预测控制进行了仿真研究，通过与LQR的仿真曲线进行对比，表明采用广义预测控制方法有效的改善了系统的快速性能。最后，针对广义预测控制的特点，提出了一种把模糊控制与预测控制相结合的控制方法对二级倒立摆系统进行仿真研究，针对广义预测控制的稳态性能的欠缺，采用模糊推理对广义预测误差进行补偿，弥补广义预测控制在系统信息处理上的不足。从仿真结果可以看出，与单独使用广义预测控制算法相比，加入模糊算法的广义预测控制能有效改善系统稳态性能，具有良好的鲁棒性和快速性。