操纵性与水下机器人的航行安全性密切相关。在水下机器人的设计阶段,对操纵性进行预报至关重要,以便后续对操纵性进行分析和改进。数学模型加计算机模拟的方法在操纵性预报的研究中应用广泛,被认为是最有效的方法之一。应用该方法关键是精确获取操纵运动数学模型中的水动力系数。随着试验测量技术的发展,以及系统辨识方法的不断涌现,基于船模试验的系统辨识方法在水动力系数辨识方面取得了较快的发展,并得到了广泛的应用。本文针对水下机器人的水平面运动,结合操纵性试验,应用基于支持向量机(Support Vector Machines, SVM)的系统辨识方法对水下机器人系统辨识进行研究。首先,结合操纵运动仿真试验结果,采用SVM方法对运动模型中的水动力系数进行辨识,并根据建立的运动模型对水下机器人的操纵运动进行预报。通过将水动力系数的辨识值和操纵运动的预报结果与仿真试验数据进行对比,验证了基于SVM的系统辨识方法的正确性。其次,结合某水下机器人的拘束模试验结果,以斜航试验和纯横荡试验为例,采用SVM方法对试验结果进行分析。通过将不同工况下的水动力预报值与试验值进行比较,证明了 SVM方法用于水下机器人拘束模试验分析的可行性和有效性。最后,结合水下机器人的自航试验数据,采用SVM方法获得运动模型中的水动力系数,并应用建立的运动模型对Z形操纵运动进行预报。同试验值的比较结果验证了 SVM方法应用于基于自航试验的水下机器人系统辨识的可行性和有效性。