铺排船是一种为适应长江航道治理工程的需求满足对软质基础河床构造建筑物的要求而设计的专用工程船舶。由于其运动控制方式的特殊性和难以建立精确模型,因此,依赖精确数学模型的传统控制理论的应用受到很大的限制。目前的铺排船大都采用手动方式来控制,主要依靠船工经验,来协调控制各条缆绳的收放,实现船舶的移船和定位。为高效和高质量实现铺排作业,实现铺排船的自动操纵是非常必要的。智能控制理论的建立弥补了传统控制理论的不足,它不必建立精确的数学模型,通过构建系统的知识库和推理机构,运用人类思维方法对系统进行控制,能够达到理想的控制目标。本文主要研究智能控制理论在工程船舶自动作业监控系统中的应用,实现工程船舶的自动操纵和航迹航向自动纠偏。首先,论文对铺排船进行建模研究,研究采用BP神经网络实现对铺排船的运动模型建立,研究采用遗传算法对BP神经网络参数的优化,完成一个基于GA-BP的铺排船运动模型。将遗传算法用于BP神经网络建模,解决了BP神经网络自身的缺陷,对建立BP神经网络结构起到了很好的全局寻优作用。该模型是利用遗传算法的全局寻优能力来优化BP神经网络的权值和阈值,很好的解决了工程船舶难于建立理想数学模型的实际问题。其次,针对所建立的GA-BP铺排船运动模型设计一个单纯的模糊控制器,通过仿真实验调节模糊控制器的参数使之达到较满意的控制效果;最后,在此基础上融合神经网络的参数优化能力,设计出了一种模糊神经控制器,来对铺排船进行控制。仿真实验表明,优化后的铺排船模糊神经控制器较单纯模糊控制器具有更好的动态性能和稳态性能。