Fuzzy logic is studied in many multidisciplinary areas such as economy, business and engineering. The design of a fuzzy controller does not require a complicated mathematical model. It only requires a set of rules to form the rule table. Basically all of the rules in the rule table are based on the expert’s experience which actually comes from his/her understanding operation of the system. In particular, fuzzy logic controller can be used to control for a nonlinear systems, using rules rather than mathematical model. The sugeno fuzzy inference method provides a more systematic approach to the design of fuzzy logic controller. It works better dynamic performance in multi-state variables (three or more variables). In this study, the aim of control system for the four state variables (angular position of inverted pendulum, angular velocity of inverted pendulum, cart position and cart velocity) is to simultaneously balance the inverted pendulum and place the cart in a desired position with fuzzy logic controller that contains sugeno inference method.

Bulanık mantık ekonomi, ticaret, mühendislik gibi pek çok disiplinler arası alanda çalışılmaktadır. Bulanık denetleyici tasarımı karmaşık bir matematiksel model gerektirmez. Sadece kural tablosu oluşturmak için bir dizi kural gerektirir. Temelde kural tablosundaki tüm kurallar aslında sistemin çalışmasını bilen uzmanın deneyimine dayanmaktadır. Özellikle, bulanık mantık denetleyici matematiksel model yerine kurallar kullanarak doğrusal olmayan sistemlerin denetimi için kullanılabilir. Sugeno bulanık çıkarım yöntemi, bulanık mantık denetleyici tasarımı için daha sistematik bir yaklaşım sağlar, Çoklu durum değişkeni olan (üç veya daha fazla değişken) sistemlerde daha iyi dinamik performans gösterir. Bu çalışmada denetim sisteminin amacı, sugeno çıkarım metotlu bulanık denetleyici ile dört durum değişkeni (ters sarkacın açısal konumu, ters sarkacın açısal hızı, arabanın konumu, arabanın hızı) için aynı anda ters sarkacı dengelemek ve arabayı istenen konuma getirmektir.