减小和防止集装箱及吊具的摇摆是提高集装箱起重机装卸效率的一个重要环节。电子防摇是一种主动防摇方式，它将减摇和小车的运行控制结合起来考虑，不依赖于司机的操作经验，可以有效地提高集装箱起重机装卸效率，减轻司机的工作强度，是实现港口装卸机械自动化的大势所趋。 在传统的控制理论中，对某一对象的自动控制，必须对该对象建立精确的数学模型，而集装箱起重机装卸集装箱的运行过程是一个复杂的非线性过程，加之港口经常有风浪等随机因素的影响，很难对系统建立精确的数学模型，即使建立了一些数学模型，也会因为这些模型的复杂性而导致模型的不可解。所以采用传统的控制理论来对其进行控制具有相当大的难度。而智能控制方法却不需要建立精确的数学模型，尤其适合对非线性和不确定性系统的控制，因而利用智能控制防摇是集装箱起重机的电子防摇的一个较好的解决方案。 本文介绍了两种智能控制方法：模糊控制和模糊神经网络控制。针对集装箱起重机的运动特性，提出了应用于集装箱起重机防摇的模糊控制器的设计原则和方法。对于考虑小车运动和吊重摆动的模糊防摇控制方案，控制器的输入一般只取两个输入变量，由于没有考虑位置和摆角的变化，导致控制精度较差。本文对控制器的输入取四个变量，但控制器仍然设计成二维的，这样既提高了控制精度，又简化了计算过程。针对单纯模糊控制中控制规则和隶属函数选取的主观性，利用一种改进的模糊神经网络模型，提出了一种具有清晰的空间结构、良好的自学能力和非线性逼近能力的模糊神经网络控制器的设计方法。 本文采用这两种智能控制方法，对集装箱起重机防摇的模糊智能控制进行了计算机仿真研究。在Visual C++6.0软件开发平台上，通过对集装箱起重机力学模型的数值求解，开发了基于集装箱起重机防摇的模糊控制和模糊神经网络控制仿真软件，在一定程度上实现了集装箱起重机防摇的模糊智能控制仿真。经初步验证，本文提出的模糊智能控制方法具有较好的防摇效果。