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目前吊车防摆控制器主要分为四大类：模糊控制器、自适应控制器、滑模控制器和智能PID控制器。(1)模糊控制器早在1989年，高淑玲、华克强、朱齐丹在文献[1,2,3]中就提出了使用模糊控制方法实现对吊车的定位和防摆，他们针对模糊控制算法运算量大的缺点，在控制器设计时，采用分别考虑摆角和车位误差的影响再用加权的办法产生总的控制信号的方法进行设计实验，这样缩短了控制器的运算时间，适用于实时控制，系统有较强的鲁棒性但此还仅限于二维空间的研究，绳长的取值也是一个固定值。2007年李树江等人在文献[4]中提出了一种基于LQR和变论域模糊控制的消摆控制方法，分别对水平运动子系统和垂直运动子系统设计了控制器，解决了在绳长连续变化时吊车系统的防摆优化问题。在此文献中对水平运动子系统进行了线性化。2008年，在文献[5]中王红旗等人考虑到了系统存在的负荷变化和外部扰动等多种不确定性，设计了一种基于Lyapunov函数和模糊逻辑系统设计了分段滑模直接自适应模糊控制器，在理论上证明了不确定吊车系统是全局渐进稳定性的。2010年，河北工业大学的吕志在他的硕士学位论文[6]中针对三维吊车模型，考虑到变绳长吊车系统的非线性、耦合性以及欠驱动性等特点，提出了一种利用部分解耦与模糊控制相结合的控制策略。通过采用五个模糊控制器实现了对系统的位置、绳长和摆动的有效控制。2010年，太原科技大学的赵明辉在他的硕士论文[7]中设计了基于遗传算法的模糊控制器，为了达到控制效果他分别设计了位置模糊控制器和防摆模糊控制器，并利用遗传算法对模糊控制器的隶属函数、量化因子和比例因子进行优化，增强了模糊控制器的自学习和自适应能力。2013年，大连理工的肖佩在她的硕士学位论文[8]中建立了三维吊车的非线性动力模型，设计了变论域自适应模糊控制器，在VC环境下开发了吊车的实时控制程序，实现了三维吊车的实物控制。(2)滑模控制2004年，王伟等人在文献[9]中首次设计了基于滑模方法的拥有双层滑动平面的抗摆控制器，并采用Lyapunov方法，从理论上证明了各级滑动平面的稳定性。这种控制器具有滑模控制抗外界干扰的优点，可实现水平距离和摆角的同时控制。大连理工的焦辰辉在他的硕士论文[10]结合了模糊滑模控制与变论域的自适应控制方法设计了一种新的自适应模糊滑模控制器，开发了基于VC++6.0的实时控制软件，实现了三维桥式吊车的实物控制。2010年，太原科技大学的赵明辉咋他的硕士论文[11]中提出了两种滑模控制方法，一种是复合控制策略将时滞滤波器和分层滑模控制器有机的结合在一起，其中分层滑模控制器同时实现小车的定位和消除负载的振荡，时滞滤波器则用来进一步减小负载的残留振荡。另一种方法是基于神经网络的滑模控制策略，作者利用基于模糊趋近率的滑模控制器，通过径向基函数神经网络输出逼近起重机模型中的未知函数得到基于神经网络滑模控制规律，消弱了抖振，实现了起重机的精确定位和防摆控制。2011年，太原科技大学的罗俊尧在他的硕士论文[12]中设计了三种不同的滑模控制方法，分别为基于终端滑模控制的起重机防摆方法、基于遗传算法的起重机三维滑模控制方法、基于滑模预测控制的起重机防摆控制方法。其中，终端滑模控制突破了普通滑模控制在线性滑模面的条件下状态渐进收敛的特点，使系统在有限时间内收敛到0；在基于遗传算法的滑模控制方法中，通过遗传算法来实现控制器的最优参数的选择，减小了系统的抖振；在基于滑模预测控制的控制方法中，作者利用预测控制对模型精确度要求不高的特点，通过滚动优化、反馈矫正和滑模控制相结合，形成了滑模预测控制，这种控制方法可以在遇到外界干扰的情况下迅速消除负荷摆动有效的改善了起重机的防摆性能。2012年，武文斌、方勃在文献[13]中，提出了一种基于自适应滑模的抗摆控制方法，并且基于系统模型设计了自适应分解滑模控制器和线性滑模面，无抖振，实现了在小车快速定位的同时消除负载的目的。2013年，谭莹莹等人在文献[14]中针对变绳长条件下二维欠驱动桥式吊车的控制问题，提出了一种基于动态切换函数的动态滑模控制方法，针对这种控制方法作者分别设计了位移摆角和绳长两组滑模面然后通过微分环节分别构造新的动态滑模面，而这个新的滑模面与系统的输入的一阶导数有关，这样就可以将不连续项转移到控制的一阶导数中去，得到在时间上本质连续的动态滑模控制，这种控制方法还可以有效的消弱滑模变结构控制引起的抖振现象。2013年肖佩在她的硕士论文[8]中实现了基于动态滑模控制算法的三维吊车系统的仿真控制和实物控制，在设计控制器时设计了动态滑模面将不连续项转移到控制量的一阶导数中，有效的解决了抖振问题。但是本位设计的控制器在实物实验中，因为它本质上是连续的控制，已经不属于变结构控制，因此抗干扰能力变得很差。(3)自适应控制1992年，华克强等人在文献[3]中进行了基于自适应控制的吊车防摆的研究，作者发现当绳长大范围变化时对系统性能的影响是比较大，而模糊控制和最优控制都无法适应这一变化，因此提出了自适应控制这一控制方法，随吊绳长度的变化对控制规律进行修正。这一控制方法适合于绳长大范围变化的控制系统。2005年，马博军等人在文献[15]中针对桥式吊车系统提出了一种基于能量分析的自适应控制器，它可以克服系统中的摩擦力以及空气阻力的干扰，实现了对桥式吊车系统负载物的快速准确定位，并可以有效地抑制它的摆动。2008年，马博军等人在文献[16]中提出了一种基于耗散理论自适应控制器，这种控制方法，可以根据系统响应情况对在台车和负载质量以及吊绳长度进行在线估计并自动的调整控制量而无需对这些参数进行精确测量。这极大地方便了控制器在实际吊车系统中的推广。2011年，孙宁，方勇纯等人在文献[17]中针对欠驱动的桥式吊车系统，设计了一种基于分段能量分析的桥式吊车镇定控制器设计方法，与常规的能量控制方法相比，这种方法的最大特点就是可以降低驱动能耗。这在某一方面可以说明降低能耗也是将来吊车防摆系统的一个发展方向。2012年，郭睿等人在文献[18]中设计了一种自适应控制器，这种控制器的最大特点是不需要对吊车模型进行近似解耦或线性化处理，不需要事先知道吊车桥式吊车精确的数学模型的参数信息。并且在负载质量等参数发生变化的情况下，依然可以实现对桥式吊车的精确定位和负载摆动的控制。(4)智能PID控制北华大学的刘学军、刘德军、王建南在文献[19,20,21]中设计了单神经元自适应PID控制器、模糊自适应PID控制器、非线性PID控制器这些控制器可在线实时调整PID参数，大大提高了PID控制器的控制性能。2011年，北京化工大学的杨春燕在她的硕士论文[22]中提出了基于RBF神经网络的自适应PID控制算法，这种控制算法利用RBF神经网络所具有的自适应学习能力可以对桥式起重机进行在线辨识，并可实现对PID控制器的三个内部参数的在线整定。该算法具有很强的自适应能力，其控制精度更高、鲁棒性更好，大大改善了系统的稳态和动态性能。2013年，李众峰等人在文献[23]中也提出了基于RBF神经网络的自适应PID控制算法，除了具有在线辨识、参数在线整定的优点还考虑了LuGre摩擦力对桥式吊车运行的影响，采用了性能更优的Levenberg-Marquardt算法代替传统的梯度下降法对PID控制器参数进行整定，有效提高了计算速度。(5)其他控制器的设计2007年，王克琦在文献[24]中，针对起重机的数学模型为一个输出量多于输入量的激励不足的非线性耦合系统，提出了一种部分解耦的非线性控制方法，作者将系统设计转化为对位置和绳长进行伺服控制，摆角保持稳定两个目标进行处理。对起重机的位置和绳长通过精确线性化的方法进行了部分解耦和线性化，设计了全状态反馈控制器，保证了伺服性能；对于摆角则只需适当的修改位置控制器就可保证其全局稳定。2008年，哈尔滨工业大学的张晓华等人在文献[25]中也设计了一种非线性控制方法，作者针对实际吊车系统，其控制力往往都是有限的这一情况，提出了基于嵌套饱和的非线性控制方法。这种控制方法将饱和函数应用到了吊车定位防摆控制中，为一种新型的非线性控制方法。2006年王立夫等人在文献[26]中针对桥式吊车的线性时变模型，并利用Wolovich的理论提出的时变系统状态反馈稳定化问题，并对未来的研究方向做了预测。即：根据系统的某些参数获输入在线调整特征值的倍数，是今后的一个研究方向，一旦能调整适当，将会有很好的控制效果。2007年黄凯在他的博士论文[27]中将模糊技术、神经网络技术和LQR最优控制方法相结合，设计了T-S型自适应模糊神经网络控制器，这种控制器解决了模糊控制器在初始扰动存在的情况下小车定位的稳定误差较大的问题。(6)关于桥式吊车其他方面的研究吊车模型2009年之前对桥式吊车防摆问题的研究一直处于二维系统上，2009年马博军等人在文献[28]中首次为为3D桥式吊车建立了准确的动力学模型并搭建了三维桥式吊车仿真平台，自此针对桥式吊车的研究就由二维系统扩展到了三维系统。实物模型2005年，徐志远在他的硕士论文[29]中针对国内学者在吊车防摆控制技术的研究中，理论研究和实际应用相脱节的问题，设计了吊车防摆系统的实物模型，使用了“硬件在回路”的仿真。徐志远在他的硕士论文[29]中也搭建了实物模型。此外实现实物控制的还有焦辰辉、肖佩，在他们的硕士论文[10]、[8]中，通过光电编码器测量了摆角，以VC++为编程环境设计了控制系统软件，实现了对实物的控制。摆角测量2007年，郭源博在他的工学硕士论文[30]中重点介绍了使用计算机视觉测量方法测量重物摆角，提高了吊车防摆控制系统智能化水平。徐志远在他的硕士论文三维桥式吊车自动控制实验系统2011年，马博军等人在文献[31]为桥式吊车防摆研究的相关控制策略的验证设计并开发了一个根据实际吊车系统组成结构搭建完成的三维桥式吊车自动控制实验系统，这个系统很好地模拟了真实吊车系统的实际运行情况，并且可以非常方便的进行各种控制算法的测试和调整。研究内容2011年，王鹏程等人在文献[32]中把防摆控制应用在了负载升降过程，设计了一种基于滑模模糊方法的自适应竖直起降控制策略，它可以使负载快速准确地达到指定的高度，并将其水平位置基本保持不变。[1]高淑玲,朱齐丹.吊车稳定系统模糊控制器研究[J].黑龙江自动化技术与应用,1989,4(8):37-40.[2]华克强，高淑玲,朱齐丹.吊车防摆技术的研究[J].控制理论与应用,1992,9(6):631-638.[3]华克强.桥式吊车模糊防摆技术[J].中国民航学院学报，2000,18（3）：12-15.[4]李树江,胡韶华,吴海.基于LQR和变论域模糊控制的吊车防摆控制[J].控制与决策，2006,21(3):289-296.[5]王红旗,王庆林，彭红星.不确定非线性桥式吊车系统控制器设计[J].北京理工大学学报,2008,28(1):54-57.[6]吕志.基于部分解耦与模糊控制的变绳长三维吊车系统[D].河北:河北工业大学,2010.[7]赵明辉.起重机智能防摆控制方法研究[D].太原:太原科技大学,2010.[8]肖佩.基于两种控制算法的三维桥式吊车系统研究[D].辽宁:大连理工,2013.[9]王伟,易建强，赵冬斌，刘殿通.基于滑模方法的桥式吊车系统的抗摆控制[J].控制与决策,2004,19(9):1013-1016.[10]焦辰辉.基于模糊滑模控制的三维桥式吊车系统[D].辽宁：大连理工，2010.[11]赵明辉.起重机智能防摆控制方法研究[D].山西:太原科技大学,2010.[12]罗俊尧.桥式起重机的防摆控制方法研究[D].山西:太原科技大学,2011.[13]武文斌,方勃.桥式吊车系统的自适应滑模防摆控制[J].机电产品开发与创新,2012,25(1):157-159.[14]谭莹莹,徐为民,徐攀,李众峰.基于动态滑模结构的桥式吊车防摆定位控制器设计[J].控制工程,2013,20(S):117-121.[15]马博军,方勇纯,王鸿鹏.基于能量分析的桥式吊车系统抗干扰控制器设计[J].[16]马博