Das umgekehrte Pendel ist ein hochgradig nichtlineares und im offenen Regelkreis instabiles System. Das bedeutet, dass lineare Standardtechniken die nichtlineare Dynamik des Systems nicht modellieren können. Das umgekehrte Pendelsystem wird aufgrund seiner einfachen Struktur häufig als Maßstab für die Überprüfung der Leistung und Wirksamkeit einer neuen Steuerungsmethode verwendet. In dieser Arbeit wurden ein genaues Modell des umgekehrten Pendelsystems, ein neuronaler Netzwerkregler und ein ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) Regler zur Stabilisierung des Systems entwickelt. Es wurde ein Steuerungsgesetz entwickelt, das einige der Nichtlinearitäten aus dem Prozess entfernt und es dem Prozess ermöglicht, seine Dynamik zu zeigen. Dies hilft bei der Stabilisierung des nichtlinearen Pendels. Die Qualität des Dateninputs wurde ebenfalls verbessert, da nur eine begrenzte Anzahl von Variablen, die genau gemessen werden können, in die Systemidentifikation einbezogen werden Die Simulationsergebnisse zeigen, dass der vorgeschlagene Regler eine gute Sollwertverfolgung und Störungsunterdrückung aufweist.