随着科技的不断进步，我国疏浚作业能力已取得长足发展，疏浚设备也随之得到更新。我国疏浚设备朝着大型化和自动化方面发展，但是对疏浚高效化方面还缺少研究，在现有的疏浚设备基础上提高疏浚性能、提升疏浚效率是我国疏浚事业亟待研究和发展的方向。基于此开展耙吸挖泥船疏浚机理研究，探讨疏浚优化工况方法，对提高挖泥船疏浚效率具有重大意义。本课题从耙吸挖泥船疏浚机理出发，建立基于控制的耙吸挖泥船数学模型，通过对疏浚过程和生产效率的智能评估与分析，采用模型预测控制（MPC）技术，获取疏浚优化的最佳策略，实现在不同土质和不同疏浚装备工况条件下的优化控制。首先在考虑土壤等因素的影响条件下，论文建立基于控制的耙吸挖泥船挖掘装舱过程的数学模型，对耙头挖掘过程和泥舱沉积过程进行了机理分析与数学建模，并采用挖泥船实测数据对模型进行验证。验证结果表明模型具有很高的准确性，可用于MPC控制设计。其次在系统分析和研究挖泥船疏浚过程的基础上，提出一种基于模型预测控制的在线疏浚优化的方法，优化的目的是使挖泥船在完整疏浚周期内的产量最大化。MPC控制器由数学模型、目标函数和优化器三个部分构成。疏浚优化过程是一个复杂的多系统耦合，多约束条件问题。本文将遗传算法运用于MPC控制器的优化器，使优化器能在大搜索空间中以相对较少的时间达到最优值，寻找到最佳的可控疏浚参数。然后采用“新海凤”号自航耙吸式挖泥船工程实测数据对该MPC控制器及其优化算法进行了仿真验证，并与现有控制技术进行性能比较，结果表明MPC优化方法能够使挖泥船的疏浚周期缩短10%～18%，周期产能提高10%。最后采用LabVIEW开发了基于MPC的疏浚优化控制系统人机界面。系统根据周期产量和时间效率对疏浚性能进行评估，给出历史最优疏浚周期以及与疏浚工况条件相适应的最优可控参数，以达到疏浚产量最大化，提高挖泥船的疏浚效率和性能。