Este documento propone una técnica novedosa de cascada de pasividad (PCT) para el control de sistemas de péndulo invertido no lineales. Su objetivo principal es estabilizar los estados ascendentes del péndulo a pesar de las incertidumbres y perturbaciones exógenas. El marco propuesto combina las propiedades de estimación de las redes neuronales de función de base radial (RBFNs) con los atributos de pasividad del marco de control en cascada. Los términos desconocidos del sistema no lineal se estiman utilizando un aproximador RBFN. El rendimiento del sistema en lazo cerrado se mejora aún más utilizando la integral de la posición angular como una variable de estado virtual. Las incertidumbres agrupadas (aproximación de red neuronal NN, perturbaciones externas e incertidumbre paramétrica) se compensan mediante la adición de una regla de señal adaptativa robustificante al control basado en PCT. La acotación de los estados se confirma utilizando el teorema de pasividad. El rendimiento del enfoque propuesto se evaluó utilizando un sistema de péndulo invertido no lineal bajo condiciones nominales y perturbadas.