舰船的横摇、纵摇和升沉相互耦合作用产生的广义升沉运动是造成舰载直升机着舰困难的主要原因。本研究拟构造一个具有广义升沉运动补偿功能的舰载直升机稳定平台。该平台的广义升沉补偿系统采用了电液比例位置控制技术进行设计，平台通过液压油缸与舰船甲板相连。系统工作时，直升机平台升高至甲板的上方，通过一定的控制策略驱动液压系统进行广义升沉运动补偿，使平台的广义升沉运动幅值较舰船甲板的广义升沉运动幅值大幅度降低，从而提高舰载直升机的起降安全性和使用率。　　 本文采用理论研究、计算机仿真和模型实验相结合的研究方法对舰载直升机平台广义升沉运动补偿控制系统进行研究。文中解决的关键问题包括：舰载直升机平台广义升沉补偿系统的方案设计、广义升沉运动的实时预报、电液比例阀控缸机构的建模、广义升沉补偿系统控制器的设计以及解决广义升沉补偿系统的大滞后问题。　　 舰载直升机平台广义升沉补偿系统是一个非线性、大惯量系统，本文提出了广义升沉运动预报和基于蚁群算法的非线性PID控制器相结合的控制策略对广义升沉补偿系统进行控制。文中分别采用神经网络法和时间序列分析法对广义升沉运动进行预报研究。使用Elman网络作为广义升沉运动实时多步预报器时，设计了基于离线学习和在线学习相结合策略的Elman网络多步预报算法。应用时间序列分析法进行在线建模预报时，分别设计了基于自回归模型（AR模型）的实时多步预报算法、基于具有艏前波浪观测量的自回归滑动平均模型（ARMA模型）的实时多步预报算法以及基于非线性多项式型自回归模型（PAR模型）的实时多步预报算法。使用AR模型和ARMA模型进行广义升沉运动在线建模时，采用了递推阻尼最小二乘法对模型的参数进行在线估计。采用基于PAR模型的预报算法进行高海情下的广义升沉运动预报时，使用双向回归递推识别算法对PAR预报模型进行识别。结合船模实验获得的广义升沉运动数据进行仿真预报，仿真结果表明：在不规则小波浪工况下使用基于AR模型的实时多步预报算法，不仅算法简单并且预报精度高，可以满足研究需要；在不规则大波浪工况下，采用基于PAR模型的实时多步预报算法的预报精度高于基于AR模型的实时多步预报算法。　　 对电液比例阀控缸机构进行建模研究时，分别建立了该机构的差分方程模型和NARMAX模型。根据系统辨识理论，结合实验数据运用改进的遗传算法对系统的差分方程进行参数寻优，同时采用双向回归递推识别算法来确定系统的NARMAX模型。结合实验数据进行模型验证，结果表明：电液比例阀控缸机构的差分方程模型和NARMAX模型都具有较高的精度，NARMAX模型的精度高于差分方程模型。　　 广义升沉运动补偿系统具有非线性和参数时变的特点，本文使用三个增益参数能够随控制误差变化而变化的非线性PID控制器作为广义升沉运动补偿系统的控制器。该控制在参数较多并且难以确定的问题，本文结合电液比例阀控缸机构的数学模型引入了蚁群算法对各个参数进行寻优，从而确定了广义升沉运动补偿系统的最优非线性PID控制器。　　 最后，本文进行了广义升沉运动补偿控制系统的模型实验。实验结果表明：采用广义升沉运动预报和基于蚁群算法的非线性PID控制器相结合的控制策略能有效地解决舰载直升机平台广义升沉补偿系统的大滞后问题，可以明显地提高补偿精度。