研究和开发高智能化船舶是世界航运事业的一个重要课题。船舶运动本身具有非线性、时变、大惯性等特点，且船舶模型具有不确定性以及受到环境的干扰复杂，对船舶操纵这样一个复杂的控制问题，传统的PID控制和自适应控制存在一定的局限性，智能控制技术应用于船舶运动控制有望解决目前存在的一些控制问题，但各种智能控制又各有优劣。如何使航向控制器满足控制系统的快速性、稳定性和精确性的多种性能指标的要求，如何提高减摇控制器的鲁棒性来抑制船舶模型不确定性对减摇效果的影响，如何在高海情下进行防倾覆控制和预报，都是亟待解决的问题。本文的主要工作是围绕着船舶航向控制和减摇防倾覆控制存在的以上控制问题进行研究，论文具体研究工作包括以下几个部分：　　 (1)针对船舶运动控制系统的快速性、稳定性和精确性三者之间存在矛盾，结合模糊控制、可拓控制和神经网络三种智能控制技术提出多模态航向智能控制，在不同的控制论域内设计不同控制策略，通过多模态可拓控制切换器实现分段控制，使每一种控制策略在其能进行有效控制的范围内达到理想的控制效果，从而兼顾控制系统对多种性能指标的要求。通过仿真实验在模型参数摄动、风浪干扰下检验航向控制系统的动、静态性能。　　 (2)针对多模态切换控制问题，提出一种基于可拓方法的多模态切换器，控制器根据提取的系统特征信息，建立特征状态的关联函数，由关联度划分测度模式来选择不同的控制模态，研究其控制算法，完成多模态可拓控制切换器的设计，并进行仿真建模及实现，通过实验检验多模态可拓控制切换器的控制效果。　　 (3)针对船舶模型的不确定性将导致依赖精确模型的传统控制的减摇率下降，甚至使减摇控制失败的问题，研究基于神经网络的舵减摇自适应模糊控制器的设计，模糊控制和神经网络都是适合不确定性系统的控制，利用神经网络的学习能力对模糊控制器进行优化。本文进行舵减摇控制器的设计及优化，并在不同航速、不同海况、不同浪向角、船舶参数摄动等各种情况进行仿真实验，检验设计的舵减摇控制器的减摇效果和鲁棒性，并和传统减摇控制器进行比较。　　 (4)针对减摇防倾覆控制系统存在船模参数变化引起的渐变和量变的不确定性问题，也存在风浪干扰引起的非渐变的、未预见性的不确定性问题，提出舵减摇防倾覆自适应模糊可拓控制策略。模糊控制擅长解决量变和渐变的不确定性问题，而可拓控制则适合于处理控制过程中出现的非渐变的和质变的不确定性问题。在经典域内研究舵减摇自适应模糊控制算法来提高系统的控制品质，在可拓域内研究防倾覆航速控制和变航控制来扩展控制范围，两种智能控制方法的结合提高控制系统的智能程度。最后对控制系统进行仿真实验和分析。