船载风力发电系统因其可以改善船舶的能源供给结构,提高经济与环境效益,在船舶行业中具有广泛的应用前景。直驱式风力发电机的选用,减少了中间的能源转换环节,提高了装置的利用效率。本文面向船载风力发电系统的优化与控制展开研究,旨在提高风能利用系数上限值和改善最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking,MPPT）控制效果。具体研究工作如下:首先,为提高船载风力发电系统的最大风能利用系数上限值,同时减小风机对船舶的影响,采用混沌粒子群优化算法,建立因阻力系数减小而导致升阻比提高的目标函数。在原有翼型的基础上进行优化,优化结果表明,新翼型具有更高的升阻比和更低的阻力系数。将优化得到的翼型进行叶片设计,结果表明,采用新翼型构成的叶片具有更大的风能利用系数上限值和更低的轴向推力系数。通过对叶片进行混沌粒子群算法拟合将得到船载风机的数学模型。其次,为解决传统MPPT控制策略在船舶运动合成风场中稳定性差、快速性低的问题。在系统分析船舶运动合成风场特性基础上,采用功率滑模极值搜索算法代替依赖风速精确测量的叶尖速比方法,实现机械角速度快速优化;提出单神经元比例积分控制器代替比例积分控制器实现机械角速度跟踪控制。仿真结果表明,新提出的控制策略具有更高的风能捕获效率和明显的快速稳定性优势。最后,为验证所提MPPT控制策略在船载风力发电系统中的效果,搭建了实物模拟平台。通过硬件与软件系统的配合,在模拟船载风机特性的基础上,对所提算法进行了实验效果验证。实验结果表明,采用功率滑模极值搜索的单神经元比例积分控制器与原有的MPPT策略相比,船载风力发电系统的风能捕获效率得到显著提升,且具有明显的快速稳定优势。