对于倒立摆这样的强非线性系统,采用传统的BP算法存在着收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺陷,而采用卡尔曼滤波方法则会带来很大的模型误差。为了解决上述问题,提出了基于粒子滤波优化神经网络的方法。首先建立了倒立摆神经网络控制器的物理模型并将模型粒子化,而后用粒子滤波算法对粒子进行优化估计,将估计结果作为网络的权值应用到倒立摆控制中,采用离线训练方式,仿真比较了卡尔曼滤波和粒子滤波两种方法控制效果,结果表明,新算法较卡尔曼滤波方法在控制性能上有明显提高。