该文在分析吊车物理模型的基础上,建立了吊车的数学模型.针对非线性模型仿真中存的右行性与可信度之间的矛盾,提出了非线性模型在Matlab图形界面下的微分方程(组)直接仿真法.为了简化控制系统设计,该文将吊车的控制过程分为垂直运动过程和水平运动过程,并相应建立了各过程的控制系统.在吊车和垂直控制系统的设计过程中,该文应用神经网络再现了位移-控制器参数这间的对应关系,有效的避免了吊车在短距离升降过程中顾虑在末羰蠕动现象,提出了吊车升降系统的效率.在吊车的水平控制系统的设计过程中,该文应用神经网络算法连续的拟合出由一系列仿真实验得到的吊车系统参数与诸PID控制器参数之间的曲面关系,实现了基于神经网络的自适应PID控制,使得控制系统能够在吊车绳长和重物质量发生改变的情况下,仍可在最短时间内消除重物的摆动并完成其在水平方面的定位.此外,该文运用自适应风络模糊推理系统建立了吊车的模糊水平控制系统,该系统对重物质量的变化具有良好的鲁棒性,能够在较短的时间内消除重物的摆动.仿真实验证明了两者的有效性.