动力定位船作为海洋工程的重要装备,其控制的收敛速度和控制精度直接影响了海洋作业的成败,然而大部分的控制参数设计的方法都采用了试凑法,对于缺乏精确的控制对象模型和没有实际海洋工作经验的人来说,控制参数的选取具有举足轻重的意义。因此研究参数自整定控制的方法能够减轻海洋工作人员的压力,实现海洋装置的自动化具有很大的意义。本文在不同的控制方法下,结合相应的参数自整定方法,研究了船舶动力定位参数自整定对收敛速度和控制精度的影响,本文的工作如下:首先,建立船舶三自由度运动学与动力学的模型以及风、浪、流干扰模型以便反映船舶在外界环境干扰下的运动特性。通过操纵性仿真试验给出船舶模型,最后得出精确的模型,然后设计了基于Backstepping法的船舶动力定位已知和未知的控制律的设计,利用模糊控制的思想对控制参数进行自正定,根据控制参数的调整规则,以及偏差和偏差的变化率的取值范围,实时对模糊规则查询与计算,从而能够实现自动化智能化的调节反步法设计的参数,实验结果表明:采用模糊规则反步法控制能够使动力定位船比固定参数的控制方法有更快的收敛速度。其次,设计了基于动态面法的船舶动力定位已知和未知的控制律的设计,针对控制偏差范围无法确定无法利用模糊方法进行参数自整定的情况,利用对角递归神经网络DRNN对控制参数进行动态调节,使得整个闭环系统具有更快的收敛速度。为了验证参数自整定DSC控制方法的有效性,通过对一艘装备有动力定位系统的船进行Matlab/Simulink的仿真验证实验,实验结果表明:经过DRNN参数自整定的DSC控制方法具有更快的收敛速度和较高的控制精度。最后,在动态面控制方法中引入Nussbaum增益的技巧以实现参数的快速整定,来改进神经网络参数自整定的收敛速度问题。以一艘动力定位船为例对所设计的控制器在不考虑所研究船舶系统不确定性和考虑所研究船舶系统不确定性这两种情况下进行了MATLAB仿真实验,验证了引入了Nussbaum增益的自适应动态面控制参数的控制效果。