减小船舶横摇是船舶运动控制领域的重要研究课题。舵鳍联合减摇系统是结合减摇鳍和操舵系统形成的综合减摇装置,能够使船舶在达到更好减摇效果的同时保证船舶航向的控制精度。本文重点研究建立舵鳍联合系统非线性数学模型,以及舵鳍联合减摇神经网络逆控制系统的设计。首先,基于MMG模型建模思想,构建了包含风浪干扰的纵荡、横荡、横摇、艏摇四自由度MIMO舵鳍联合系统非线性数学模型,并进行了船舶操纵性仿真试验,验证所建模型的正确性。然后,将可实现线性化解耦的逆控制方法与具有学习和函数逼近能力的神经网络相结合,研究船舶减摇鳍系统和舵鳍联合系统神经网络逆控制器设计:(1)分析船舶减摇鳍系统非线性数学模型的可逆性,构造了减摇鳍神经网络逆系统,针对逆系统与原系统构成的伪线性复合系统,设计了线性控制器进行闭环控制。(2)分析了舵鳍联合系统的可逆性,基于神经网络逆控制原理,构建舵鳍联合系统伪线性复合系统,设计了线性PID控制器,实现了舵鳍联合减摇神经网络逆控制。(3)针对上述舵鳍联合减摇神经网络逆控制系统存在线性PID控制器参数调节困难的问题,设计了基于BP神经网络整定的PID控制器,实现了控制器参数的自整定。(4)针对构建伪线性复合系统过程中存在的神经网络逆建模误差,设计了基于神经网络逆模型/PID复合的控制器,在BP神经网络开环直接逆控制的基础上,提出一种具有PID补偿的BP神经网络直接逆控制系统来克服逆模型辨识误差,实现对被控对象的有效控制。最后,针对上述神经网络逆控制及其改进算法,在不同海况下进行了舵鳍联合减摇仿真试验,验证了所设计控制器的有效性,达到了控制器优化的目的,使得船舶在达到更好减摇效果的同时保证航向的控制精度。