船载起重机在海洋工程建设中具有不可替代的重要作用，随着海洋工程项目的不断增多，使得船载起重机得到快速发展，一些体型较大能够完成特种作业的船载起重机随之出现。此类起重机的结构相对比较复杂，作业过程中会受到多方面因素的影响，若是控制不到位，则可能引起安全事故。所以对大型船载特种起重机的作业过程进行有效控制，成为该领域研究的重要课题。为提高控制效果，将模糊控制与先进的神经网络相结合，形成具有自学习能力的控制器，以此对起重机作业稳定性进行优化控制。
Shipborne cranes play an irreplaceable important role in the construction of marine engineering. With the continuous increase of marine engineering projects, the rapid development of shipborne cranes has led to the emergence of shipborne cranes that are larger in size and capable of performing special operations. The structure of this type of crane is relatively complicated. During the operation, it will be affected by many factors. If the control is not in place, it may cause a safety accident. Therefore, effective control of the operation process of large-scale ship-borne special cranes has become an important research topic in this field. In order to improve the control effect, fuzzy control and advanced neural network can be combined to form a controller with self-learning ability to optimize the stability of crane operation.
2022,44(3): 157-160 收稿日期：2021-08-23
DOI：10.3404/j.issn.1672-7649.2022.03.031
分类号：U665
基金项目：河南省市场监督管理局科技计划项目(2021sj104)
作者简介：蔡宛涛(1968-)，男，高级工程师,主要从事机电类特种设备检验检测和相关科研技术工作
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