塔式起重机简称塔机,亦称塔吊,起源于西欧,是现代建筑施工中不可缺少的重要起重吊装机械,是所有建筑施工机械中的主要特种设备。塔式起重机具有下述工作特点:断续工作、频繁启动、制动;运行过程中有明显的振动和冲击;起升高度和工作幅度较大,起重力矩大。随着社会中各类高层建筑和大型工程的出现,使其对塔机的工作效率、起升高度、起重力矩和安全性等工作性能提出了更高的要求。因此用传统的控制策略在实际应用时很难获得理想的性能指标。为了满足实际生产对塔机工作机构的性能要求,本文主要旨在探讨PID和神经网络PID在塔机工作机构运动控制中的应用,由此提高的塔机工作机构的工作性能。本文根据塔式起重机的工作原理及工作特点,分别对塔机变幅机构和起升机构进行了动力学分析与建模,通过模型分析,确定了塔机各相关参数之间的内在联系,进而对塔机工作机构进行系统分析。为提高塔机机构的工作性能,本文对塔机控制方法进行了研究。虽然PID控制器在一定程度上改善了控制系统的性能,但单一PID控制往往不能达到令人满意的程度。因此本文使用了神经网络PID控制方法。主要介绍了PID、径向基神经网络(RBF)的结构、学习算法和神经网络与PID相结合的原理等,并重点研究了基于RBF神经网络整定PID参数的控制器的应用。应用MATLAB对塔机的变幅和起升机构的运动控制进行仿真,仿真结果表明基于RBF神经网络整定PID的控制系统具有响应快、超调小及稳态误差小等优点,其动、静态性能优于单一PID控制,从而提高了塔式起重机工作机构的工作性能。