本文以起重机系统为研究对象,综述了国内外起重机防摆控制的研究现状,并在此基础上阐述选题的背景和意义。针对现有控制方案的特点和不足,提出几种新的智能防摆控制方案。主要内容如下:第一,对起重机系统进行受力分析,利用拉格朗日定理分析了三维、含负载提升和不含负载提升的二维桥式起重机数学模型,并对不含负载提升的二维桥式起重机数学模型进行线性化处理,得到其线性模型。第二,提出一种基于遗传算法的起重机模糊控制方案。分别设计了位置模糊控制器和防摆模糊控制器,并利用遗传算法优化模糊控制器的隶属函数、量化因子和比例因子,以增强模糊控制器的自学习和自适应能力,改善了系统的控制性能。第三,提出一种起重机防摆混合控制方案。利用分层滑模控制器来控制起重机小车位移和负载摆动,分别设计零振动型和零振动微分型时滞滤波器进一步减小负载的残留振荡,使系统具有良好的动态性能和强鲁棒性。第四,提出一种基于神经网络的起重机模糊滑模控制方案。设计模糊滑模控制器实现起重机的精确定位和智能防摆,并利用RBF神经网络对起重机模型中的不确定项进行逼近,解决了负载变化和外界扰动的不确定性问题。针对三种控制方案都进行了仿真研究,仿真结果表明了它们的有效性和可行性。