随着社会经济的快速发展,各国都在制定合乎自身发展的海洋开发计划。在海洋探索活动中,以水下无人航行器(UUV)为代表的无人设备得到广泛应用。然而受限于目前电池技术发展情况,UUV自身携带能源不能满足长期水下工作任务,因此需要由水下母平台作为补给站对UUV进行能源补给。本文针对不同海况下母平台悬停、低速与高速三种动态运动状态的水下对接问题,进行了深入研究。针对母平台不同运动状态情况下的干扰问题进行分析,研究对接过程中的海流干扰、母平台扰流干扰以及UUV参数不确定性等因素引起的对接过程控制问题。为分析母平台不同运动状态下的对接问题,进行UUV与母平台空间六自由度建模,并对UUV与母平台模型进行简化。在简化后模型基础上提出UUV与母平台的主-从式状态同步框架。针对母平台悬停状态下水下对接过程中的约束问题,加入海流干扰。结合UUV与母平台主-从式状态同步框架,建立加入干扰后的对接系统误差方程。利用终端滑模有限时间收敛特性,设计非奇异终端滑模控制器使得对接系统误差能够在有限时间内收敛到零。通过Matlab仿真程序,验证母平台悬停状态下的对接过程。根据实际工程应进行仿真,对比无海流干扰与有海流干扰情况下的仿真结果,最终证明无论有无海流干扰,控制器都有较好的控制效果。并进行水池实验,验证控制器效果满足设计要求。针对母平台低速航行状态下水下对接过程中的约束问题,在已有恒定海流干扰前提下加入未知有界母平台扰流干扰。结合UUV与母平台主-从式状态同步框架,更新对接系统误差方程。提出了一种非线性干扰观测器对母平台扰流给UUV带来的干扰力进行估计,给出改进后基于干扰观测器的终端滑模控制器。经Matlab仿真验证,对比未改进控制器与改进后控制器的控制效果,非线性干扰观测器可有效的对未知干扰进行估计,保证母平台低速航向态对接控制过程中控制器稳定性。针对母平台高速航行状态下水下对接过程中的约束问题,加入UUV系统模型不确定性因素对对接过程中UUV控制的影响。提出了一种采用固定系统学习参数的RBF网络对UUV模型不确定所带来的干扰进行补偿。利用RBF神经网络对任意未知非线性函数的逼近特性,对UUV不确定性进行逼近,给出加入RBF网络与干扰观测器的改进后自适应终端滑模控制器。经Matlab仿真验证,对比加入RBF网络前后的控制器控制效果,加入RBF网络后的UUV运动轨迹波动明显更小且无超调,消除了因UUV模型不确定性而导致的UUV运动过程波动问题。