船舶航向控制作为船舶控制中最基本的控制，是船舶操纵性能好坏的标志。传统PID 自动舵对高频干扰过于敏感，容易引起频繁操舵，缺乏对船舶动态特性及海况的适应能力。另外，由于船舶航向控制系统的复杂性和工作环境的随机性，很难建立其精确的数学模型。而模糊控制不苛求被控对象具有准确的数学模型，对系统模型参数的变化有较强的适应能力，有望解决传统PID控制的弊端。本文的工作就是基于这样的背景开展起来的。 模糊自动控制是以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的计算机数字控制。它将操作人员的控制经验和专家知识总结成一系列“如果…则…”形式的控制规则，即模糊条件语句；然后经过模糊逻辑推理而得到控制作用。这一过程非常类似于人的思维方式，具有智能性。 本文针对船舶航向这种非线形、时变和滞后控制对象，在分析了模糊控制基本理论的基础上，首先设计了简单船舶航向模糊控制器，这也是进一步设计其它高性能模糊控制器的基础。这种控制器易于设计、实现方便，较传统PID控制有更快的响应速度和更小的超调，但其存在静态误差；为了进一步提高模糊控制器的控制特性，在此基础上分别设计了模糊-PI复合控制器和模糊神经控制器。前者利用模糊集合理论在线自调整PI参数，结合模糊控制和PI控制各自的优点实现混合切换控制，从而提高了系统的自适应能力和实现了无差控制；后者则是利用神经网络的非线形映射和自学习能力来记忆模糊控制规则，实现模糊推理。通过BP网络的离线训练和在线自学习，使控制器具有自调整和自适应能力，即具有良好的鲁棒性和实时控制效果。 本文最后给出了所有控制器的仿真曲线，仿真结果表明所设计的控制器达到了预期的控制效果。