三、电子式防摇技术
   （一）传统控制理论分析
　　当起重机启动运行过程中，小车与吊具通过柔性钢丝绳连接，通过电机带动在桥架轨道上运动，同时吊具也随着小车的运动而运动，相当于一个按照固定点移动的单摆运动。系统存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等因素,因此无法获得精确地数学模型。
　　近年来，有关起重机防摇控制的研究是越来越多，众多国外学者都作了大量的研究，电子防摇技术成为了起重机防摇的主要研究对象，我国也从国外引进了电子式防摇技术。由于单摆运动本身就是非线性时变运动,且其固定点不断加速、减速,这就使系统变得非常复杂,难以获得精确的数学模型。当前采用的电子防摇技术是利用各种传感器和检测元件对一些信息进行信息搜集和检测，再将检测到的信息传送至控制系统的微机，通过处理后将最佳的控制参数提供给小车调速系统来控制小车的运行，以达到对吊具及载荷的摆动幅度的控制。这类防摇技术可以实现对吊具摆动的控制，但是由于需要经常变化绳的长度，再加上小车电动机在运行过程中会产生一定的摩擦，因此实际应用中又出现调整小车运行速度太频繁，司机不舒服的现象，导致某些装备了电子防摇系统的集装箱起重机后来又被拆除。而为了提高性能，传统得控制理论变得非常复杂，从很大程度上增加了控制设备初始投资和维修费用,而且降低了系统的可靠性。
　　为了解决以上问题，提高电子防摇技术，学者们做了大量研究。通过大量的研究，研制出了一个比较先进的装置。在小车架下安装一激光、红外发射器或摄像头，以作为发射装置，另外相应得再安装一个接受装置，在吊具上架安装反射器，当吊具出现摆动的情况，接受装置会检测到吊具前后摆动的角度和角速度，从而能够准确得控制好小车的运行方向和速度，使摆动角度限制在一定的范围内，最终实现了防摇的目的。
   （二）电子防摇技术的发展方向
    由于于起重机系统的数学模型具有非线性特性和不确定性，常规的控制方法（如传统的机械防摇技术、目前的电子防摇系统的控制方式）往往难以奏效，因此只有不依赖数学模型且能适应不确定性的智能控制方法才适合应用到这类控制中来。模糊控制作为能控制主要分支，通过模仿起重机司机的实际操作经验建立模糊控制规则库，控制好小车的速度及加速度，可以克服由于过程本身的不确定性、不精确性及噪声带来的困难，当前模糊控制技术在起重机防摇的试验或仿真方面取得了一定成果，并且取得了比较满意的控制效果。
　　与电子式防摇技术相比，模糊控制能够实现更为理想的控制效果，但是单纯的模糊控制很难实现“隶属度函数的自动实现”和“模糊规则的自动提取”，而神经网络不但能很好地解决这两大难题，而且能够增强系统的适应能力。模糊神经网络控制器，即FNN，是一个四层的神经网络，其中第一层为为输入层，第二层为模糊化层，第三层为规则层，第四层为输出层。基于模糊神经网络控制器的电子防摇系统是在原来的系统中增加数字式旋转编码器和可编程智能化传感器。数字式旋转编码器与传动轴相连，用于对小车位置和吊具高度的检测，可编程智能化传感器检测吊具摆角，因此该系统硬件非常简单，不需要对原小车控制系统做很大的调整。转载于范文中国网 。
　　将神经网络模糊控制技术用于防摇系统，系统能够适应不同的工作路径、载荷、吊具高度（即绳长）、大小车加速度等，又会对一些外界干扰（如风力和断电等情况）表现出较强的鲁棒性。要使系统获得更加可靠的控制性能，防摇控制系统正常运行前要由操作人员进行若干周期的装卸作业，以获得训练样本来训练该控制器，最终使其投入正常运行。另外由于是采用模糊神经网络，要根据实际对象的工作特点和控制要求对网络训练前各权初值进行有效确定，在加快网络训练速度的同时为网络训练奠定了良好的基础。
　　目前双向防摇的电子控制系统研究还处于计算机模拟仿真阶段，单纯的模糊控制还缺乏完善的控制规则和自学能力，难以确定神经网络权值的初始值，因此需要利用几何相似、运动相似和动力相似等原理，开展模糊神经网络控制防摇系统的计算机动态仿真研究，做好对必须的检测元件在样机上的适用性的深入研究，从而使控制精度大为提高。

　　四、结语
    一个好的防摇装置，可以避免碰撞等一系列事故的发生，大大提高了起重机的操作效率和起重机操作过程的安全性。对起重机的防摇的实现和研究，首先要做好机械方面的防摇设计，从吊具、大车、小车三个方面进行考虑；其次做好电气方面的设计，最终实现装置的精确控制。在做好机械防摇的接触上，做好电气防摇，将在给顶速度下的满载吊具摆动时间控制在一个可以控制的范围内，使吊具的摇摆幅度控制在一定范围。另外，最重要的因素取决于操作司机的人为因素，让司机去熟悉机况，在保证安全的条件下提高劳动生产率才是重中之重的事。

参考文献
　　[1]王磊，王为民.模糊控制理论及应用[M].北京：国防工业出版社，1997，
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　　[3]沈李建.桥式吊车模糊防摇技术[J]，港口装卸，，1998，（6）.