Nachdem die Steuerung mit dem Fuzzy-Controller erfolgreich implementiert wurde, wie in den vorigen Kapiteln beschrieben, wird nun die Möglichkeiten einer neuronalen Regelung untersucht. Dazu bekommt das neuronale Netz als Eingabe die Parameter Winkel und Winkelgeschwindigkeit des Pendel- und Antriebsarms und bestimmt daraus eine Steuergröße für den Motor. Ziel ist es dann, wie beim Fuzzy-Controller, das Pendel zu balancieren. Die Eingabeparameter des Pendels werden hierbei an die vier Eingabeneuronen des neuronalen Netzes gelegt. Nach dem Propagieren des Netzes liefert das Ausgabeneuron den Wert für die Kraft, die der Motor auf den Antriebsarm ausüben soll. Die Kraft bewirkt eine Änderung in den Parametern des Pendelsystems. Bei der Simulation werden nun im nächsten Zeitschritt, unter Berücksichtigung der Kraft, die neuen Werte der Parameter berechnet. Im Hardwaremodell wird die Kraft an den Motor angelegt und danach im nächsten Zeitschritt die neuen Werte des Pendelsystems gemessen. Die Funktionsweise des neuronalen Netzes und die Lernregeln für die Steuerung werden ausführlichst in der parallelen Studienarbeit, Lauf96, beschrieben.