倒立摆是一个非常典型的欠驱动系统,它的主要特点有阶次高、耦合强、非线性和开环不稳定等等,几乎包含了所有复杂系统的特点,因此对倒立摆的稳定控制是大多数理论研究的基础。在实际的物理控制系统中,执行机构的控制输入达到饱和的问题是非常常见的,所有控制系统的输入量都有限制条件,一旦超出控制范围,会导致系统不稳甚至崩溃。当然倒立摆系统也不例外,这些问题为倒立摆系统稳定性研究带来了困难。本文在对倒立摆系统的运动控制研究中,考虑到执行机构输入饱和问题,在倒立摆系统直流电机的电压方程和运动方程的基础上建立了伺服系统数学模型,根据系统传动原理,建立了包括伺服系统的倒立摆系统一体化模型,使其控制变量和约束范围更为明确。线性化后得到倒立摆的线性运动方程,并对倒立摆系统进行可控性分析,为控制算法的实现提供了可行条件。为了解决控制系统实际存在的输入受限问题,本文引用了Anti-windup（抗饱和）变结构PID（比例积分微分）,通过对控制输入饱和误差进行积分运算,然后利用系数的调整实现积分项的自适应调整。采取径向基神经网络（RBF）逼近控制输入饱和误差,从而补偿误差。两种方法不仅保证了倒立摆系统在稳定运行时,控制量保持在输入约束范围内,而且具有较强的稳定性和优越性,实现了倒立摆系统的精确稳摆控制。基于RBF网络补偿的滑模控制虽然处理了约束问题,但没有考虑到系统实际存在的未知干扰和抖振问题,所以本文采用了基于ESO（扩张状态观测器）的全局动态快速终端滑模控制,利用扩张状态观测器将系统内部的不确定性和外部的干扰看成一个整体,最后扩张出一个全新的扩张状态,通过观测器对未知扰动进行实时的观测,根据观测值对滑模的控制律进行补偿,这种方法增强了整个系统的抗干扰能力,降低了系统非线性部分和扰动对滑模控制器中切换增益的影响,有效地降低了系统的抖振,最终实现了倒立摆系统的稳摆控制。