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本文提出了一种基于径向基函数神经网络(RBFNN)整定的PID控制策略,并将其应用于柔性倒立摆的跟踪控制.该方法通过神经网络辨识获取柔性摆的Jacobian信息,采用梯度下降法自适应调整PID的控制参数.仿真结果表明,与传统的PID控制效果相比,该控制方法响应速度快、超调量小,较好地解决了PID控制方法中参数整定困难的问题,实现了对柔性摆的有效跟踪控制.