船用甲板起重机是安装在船舶甲板上用于船舶在岸边和海上装载货物的一类起重机。本文针对100t船用甲板起重机在开阔海域定位起重作业的要求,由于风浪的影响,船体倾角变化造成船用甲板起重机工作幅度的变化,从而降低起重机定位作业的工作幅度的准确性。由于船用甲板起重机工作环境具有大惯性、纯滞后和非线性等特性,并且自适应控制系统很难建立精确的数学模型,对于以往依赖精确建模的传统PID控制器就很难满足非线性工况的要求,而模糊控制则适合处理惯性带有滞后非线性的复杂控制对象,同时神经网络则有强大的自学习功能,因此模糊控制与神经网络的融合对于调整船用甲板起重机的工作幅度的控制具有快速准确的效果。本文运用模糊神经网络控制方法对其进行研究。本文将船用甲板起重机工作幅度的准确性问题作为研究对象,在顺着船体纵向和横向的轴线上分别安装纵倾角度传感器和横倾角度传感器,通过工作幅度自调整控制系统,在船体保证纵倾2°、横倾5°的范围内,调整起重机臂架的增幅、减幅,实现定位作业时工作幅度的精度调整在允许范围内(±2%),从而适应船体的摆动角度带来的对起重机工作幅度的影响。本控制系统中的控制器采用模糊神经网络控制器(FNNC),它是由一个神经网络预处理机(NNP)和模糊控制器(FC)串联组合而成。在仿真时,利用Simulink提供的模糊控制模块和生成的神经网络控制模块搭建信号框架,对系统进行仿真并分析模糊神经网络控制器与模糊控制器对系统的调节效果。本文利用模糊神经网络控制器的自学习自适应能力,来控制电-液控制系统,实现船体纵倾2°、横倾5°的范围内,船用甲板起重机定位作业时工作幅度的精度调整在允许范围内(±2%),这种控制方法不仅可以提高控制精度,而且还可以获得更高的可靠性和更强的抗干扰能力,提高了系统的动静态特性和鲁棒性,对船用甲板起重机在开阔海域定位起重作业的工作幅度准确性有所提高。