本文研究的主要目的是为了解决船舶模型参数的求取问题,在参数辨识的基础上设计了 L2闭环成形滤波航向控制器。本文采用大连海事大学“百川号”无人船为实验对象,在确定了该船非线性运动模型结构的基础上,对该船模型进行系统参数辨识,并设计了船舶航向控制器,取得了比较理想的效果。其主要内容包括如下几个方面:首先推导出船舶运动数学模型,并对其中的待辨识参数进行了分析,还引入了递推最小二乘法和扩展卡尔曼滤波两种辨识算法,并将两种算法运用在建立好的船舶运动模型上。其次,在海上航行时,船舶的偏航始终受到外部干扰。这些问题使得自动驾驶系统的鲁棒控制器的设计成为一项艰巨的任务。本文着重于利用闭环成形滤波器来提高L2增益鲁棒控制,提出了L2闭环成形滤波控制。设计了用于船舶转向自动驾驶仪的L2增益鲁棒控制器,并基于Lyapunov方法证明了所提出控制器的稳定性和鲁棒性。通过“百川号”无人船在试验水域获取大量实验数据,并对数据进行去奇异值处理,并对辨识出参数模型进行有效性验证,确保得到可靠的数据来进行辨识实验。本文将两种算法辨识结果进行了 Z型和旋回对比试验,证明了扩展卡尔曼滤波辨识参数结果更加精确。设计了两组对比试验,将两种辨识算法的结果用于L2增益鲁棒控制器的设计并与PID控制器进行对比,并且扩展卡尔曼滤波辨识结果设计的控制器在航向保持上具有更优越的性能。