随着科学的迅猛发展，控制系统越来越复杂，控制精度的要求越来越高，需要尽可能建立控制系统更为精确的数学模型，所以研究非线性系统辨识意义深远。本论文的研究对象为哈尔滨工程大学水下潜器，对于这个复杂的非线性系统建立其数学模型，对其控制器的设计、分析、在线控制以及故障诊断有着非常重要的作用。 论文首先在分析水动力的基础上，建立起水下潜器的水平面线性及非线性运动方程，并将非线性状态方程转化为离散方程，然后根据数学模型实际要求以及现实条件的限制，设计了水平面类Z形运动试验，得到水下潜器海上试验数据后，针对水下潜器的非线性水动力模型，本文采用系统辨识的卡尔曼滤波法和神经网络方法，辨识出该智能水下潜器的动力模型。最后，为验证辨识得到的模型的可靠性，在计算机上建立了水下潜器的运动仿真系统，用实时运动仿真进行了验证。利用系统辨识技术辨识出水下潜器的水动力系统，仿真结果表明辨识得到的数学模型是可靠的。本文的方法对于水下潜器操纵与自适应控制的研究有较大的实际意义。