随着船舶工业的不断发展以及人类征服海洋的征程不断进行,越来越多的船舶使用动力定位系统。与传统的抛锚定位相比,动力定位系统的定位不受水深的限制,且定位更加准确、机动性强。随着计算机控制技术以及仿真技术的不断发展,船舶动力定位系统的控制器的设计也在不断升级,一个好的控制器对于动力定位的控制系统至关重要。本文系统的介绍了船舶动力定位系统的优点及其组成情况。本文根据概率论和随机过程理论建立了完整的海况模型,对船舶所处的环境模型进行了描述和计算。海况模型包括海风的特性模型以及海风干扰下船舶的受力分析、海浪的特性模型以及海浪干扰下船舶的受力分析、海流的特性模型以及海流干扰下船舶的受力分析。船舶动力定位系统的控制器的设计也离不开船舶本身的动力学模型和运动学模型的建立,本文详细全面的建立了船舶的动力学模型和运动学模型。建立了空间六自由度的船舶运动方程模型。船舶的运动控制对于船舶动力定位系统是必不可少的一部分,本文首先分析了螺旋桨的技术特性及其模型,以及船舶在动力定位过程中各个推力器上的力的分配及其控制。然后分析了几种常用的船舶动力定位的控制方法。包括模糊控制、神经网络控制和H∞鲁棒控制。本文在分析了各个控制算法的各自的优点与缺点以后,设计了一个综合了模糊逻辑控制和神经网络控制的混合智能控制算法,也可称之为自适应模糊推理控制算法。该控制策略是一个具有参数自适应功能的模糊逻辑控制,其中利用神经网络的连接结构来表述该系统使得训练更加方便。通过人工神经网络控制的学习功能使模糊逻辑控制规则中的许多参数得到优化,并且使系统的自适应功能也得到优化和提高。控制器的性能的优劣关乎到整个控制系统的好坏。本文以“泰安口”号半潜船为仿真对象,对所设计的船舶动力定位系统的控制器进行仿真研究与试验,先在无干扰的环境下,对船舶的动力定位过程中船舶所需合力与航迹的变化进行分析,然后在相同的情况下对在有干扰的情况下对所需合力与航迹的变化进行对比分析。通过分析以后可以得到如下结论：基于自适应模糊推理的动力定位控制器响应时间、上升时间短,超调率低,具有一定的抗干扰能力,有较强的鲁棒性,具有良好的控制品质。