随着人们对海洋资源的不断探索,一系列海洋工程的建设对船舶动力定位精度和稳定性的要求越来越高。动力定位系统是一种伴随各种环境干扰的非线性运动系统,系统功能的实现在于船舶依靠自身推力抵消环境中低频干扰的影响,但不响应高频干扰的影响,由此可见,滤波与状态估计在船舶动力定位系统中显得尤为重要。本论文重点就在于研究该系统中,高频测量噪声的滤除、船舶位置与速度的估计等方面,探索最优滤波与状态估计方法,从而提高动力定位控制精度。主要研究的工作为:对复杂海况下风、浪、流等环境干扰以及船舶模型进行建模,用实船数据进行Matlab/Simulink仿真,模拟船舶在复杂海况条件下的运动形态,达到本次课题研究的任务要求。结合船舶运动方程构造非线性观测器模型,将无源理论与李雅普诺夫理论结合以证明其渐近稳定与收敛性,并且将其运用到构造的闭环动力定位系统之中,仿真分析其在滤波与状态估计中的应用效果,验证其有效性。构造船舶基于Kalman滤波器的控制,同样将其应用于船舶动力定位系统,分析其在滤波与状态估计过程中的最优效果及应用形式。然后在Matlab/Simulink下仿真,与上述非线性观测器仿真的结果形成对比分析,从而探索最优的滤波和状态估计方法。最后,基于以上研究,确定一套最优滤波与状态估计方法(OFSE),构造基于OFSE的控制,在Matlab/Simulink下进行仿真分析,通过不同海况下环境噪声干扰的对比,验证该方法在提高滤波与状态估计精度方面的有效性,从而最终可以有效地提高动力定位系统的控制精度水平。