随着船舶微电网日趋智能化、内部构造复杂化,其电气化程度越来越高,船舶微电网的控制问题也愈加突出。为了更好地实现对复杂船舶微电网的控制,在众多方法中,模型预测控制方法受到了广泛关注。考虑到船舶微电网本身具有多变量、强耦合、非线性等复杂特性,对于船舶微电网的建模有着一定的困难,因此可以从系统的数据出发,对系统进行模型的辨识。通过子空间辨识技术获取船舶微电网的状态空间模型,利用模型预测控制方法对系统的性能指标进行优化,从而获得良好的控制效果。同时考虑到船舶微电网在行驶过程中产生使脉冲波形变化的因素,会引起直流母线端的功率波动,影响直流母线的电压稳定性。本文从子空间辨识的算法和特点出发,结合模型预测控制算法,针对船舶微电网中存在约束、扰动等问题进行了深入研究与探讨。本文主要研究工作如下:（1）针对系统参数未知的情况,研究了子空间辨识方法中的多变量输出误差状态空间算法,并阐释了该辨识方法的理论推导过程,即通过系统的输入输出数据信息建立Hankel矩阵并进行分解得到拓展观测矩阵,再根据拓展矩阵获得系统的状态空间系数,建立系统的模型。在分析了船舶微电网的建模过程的基础上,通过子空间辨识方法获得船舶微电网的状态空间模型且考虑船舶脉冲负载的情况。该辨识方法具备计算简便、模型辨识准确等优势。（2）介绍了基于子空间辨识的船舶微电网模型预测控制方法。采用多变量输出误差状态空间算法得到船舶微电网的状态空间模型,将其作为模型预测控制方法的预测模型。定义了模型预测控制方法的成本函数,考虑在系统存在约束的情况下求解最优值。针对因系统参数变化导致模型不匹配的问题,实施在线子空间辨识,获取更新后的系统模型,并且通过模型预测控制方法维持系统稳定运行。本文将该方法应用于船舶微电网的仿真中,最终结果显示该方法在准确辨识预测模型的基础上有良好的控制效果。（3）考虑到船舶微电网实际运行过程中出现的扰动因素,针对系统因干扰而导致母线电压波动的情况,设计了基于子空间辨识的船舶微电网鲁棒模型预测控制器。本文采用H∞型鲁棒模型预测控制方法,在对象模型切换以后,收集在线数据,通过子空间辨识方法实时更新模型,及时解决系统的约束和干扰问题,该方法能够实现系统运行过程的动态最优控制。本文将该方法应用于船舶微电网存在脉冲扰动情况以及船舶负载变化的情况,最终仿真结果表明在该方法的控制下,船舶微电网能够获取准确状态空间模型并且能够维持稳定运行。