无人水面艇(Unmanned Surface Vehicle,USV)简称为“无人艇”,是一种能够在水面环境下安全自主航行,并完成多种任务的海上智能运动平台。无人艇的应用范围十分广泛,在民用上,其可被用于水质监测、勘探和救援等;在军事上,通过配备不同的任务模块,承担不同的作战使命。在高度动态和不可预测的海洋环境里,无人艇的控制是核心问题,是其完成各种复杂任务的重要前提。无人艇需要灵活可靠的操纵性能、精确快速的控制能力来确保其自身的安全航行,其控制系统应具备良好的自适应性、鲁棒性和较强的抗干扰能力。本文针对单艉机推进无人艇的建模、航向控制、路径跟踪和轨迹跟踪等问题进行理论研究和实验研究,主要的研究工作如下:(1)针对单艉机推进无人艇的建模问题,在合理的假设和一定的条件约束下,建立单艉机推进无人艇的三自由度模型和响应模型。通过“蓝信”号无人艇开展实艇实验(回转实验和Z型实验)提供数据支持,以经验公式和辨识建模相结合的方法获取三自由度模型、响应模型和推进器伺服模型的参数并对辨识结果加以验证,为无人艇的控制器设计提供基础。(2)针对无人艇质量轻、体积小和易受扰动影响等情况,提出了一种具有较强抗干扰能力的非线性反馈航向控制策略,解决无人艇的航向控制问题。在恶劣海况下,非线性反馈航向控制策略可以使无人艇的航向保持在目标航向附近,且与标准反馈相比其推进角的变化范围更小、更稳健,避免了伺服系统的频繁操作,降低了能耗。此外,根据线性滑模和非奇异终端滑模在平衡点收敛速度不同的特性,提出了一种具有较快收敛速度的快速非奇异终端滑模航向保持策略,分别采用径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络和扰动观测器补偿未知动态和外界干扰,同时采用饱和函数和模糊加权来减弱抖振现象以增强系统的鲁棒性。在恶劣海况下采用具有较强抗干扰能力的非线性反馈航向控制策略,在普通海况下采用快速非奇异终端滑模航向控制策略,其有着较快的收敛速度和较高的控制精度。(3)针对无人艇的路径跟踪控制问题,在漂角未知的条件下,设计了基于模糊优化可视距离的自适应可视距(Line-of-Sight,LOS)导航算法,且与非线性反馈航向控制相结合提出了一种路径跟踪控制策略,分别通过模拟仿真和实艇实验验证了所提路径跟踪控制策略的可行性。以此为基础,在考虑存在建模误差和外界干扰的基础上,将轨迹线性化控制方法引入到无人艇的路径跟踪控制器的设计之中,并通过神经网络最少学习参数(Minimum Learning Parameter,MLP)法和自适应技术来补偿建模误差和外界干扰,提高了控制算法的鲁棒性。(4)针对无人艇的轨迹跟踪控制问题,考虑存在参数高度不确定性、外界干扰和“计算量爆炸”等问题的情况下,分别利用RBF神经网络和自适应算法补偿未知动态和外界干扰,将神经分流模型引入控制器的设计之中来解决“计算量爆炸”问题,提出了一种自适应轨迹跟踪控制策略。考虑实艇驱动能力,引入饱和辅助设计系统解决被控系统的输入饱和问题,并将未知动态和外界干扰看作一个整体,采用神经网络最少学习参数法对其进行补偿,提出了一种具有较小计算量的轨迹跟踪控制策略,该策略具有较强的鲁棒性和实用性。稳定性分析保证了航向、航迹控制系统的稳定性,仿真研究和实艇试验结果验证无人艇控制策略的有效性。