随着世界经济的发展，对于海洋资源的开采越来越受到世界各国的关注。本文研究的1000米采矿船主要用于开采位于水下1000-6000米的锰资源。由于传统的定位方法无论从经济上还是技术上都无法适应新的作业环境的需求，所以该类型船舶就必须采用动力定位系统进行控制和导航。 动力定位系统可以使船舶利用自身的动力装置抵消风、浪、流对船舶的影响，在不采用锚泊系统的情况下，在海上保持一定的位置与方向，具有不受水深限制、高效率等优点，并且可以使得船舶实现精确的机动。 船舶动力定位系统包括测量系统、控制系统、执行机构三大部分组成，其中控制系统是船舶动力定位系统的核心。船舶动力定位过程的随机因素很多，是非线性过程，传统的PID控制是线性控制方法，难以对动力定位过程进行有效的控制，而模糊控制方法式一种智能控制方法，具有很强的鲁棒性和非线性映射能力，适合于动力定位过程。 本文选用Thor.I.Fossen提出的船舶动力定位系统状态空间模型。利用其非线性观测器和输出反馈控制理论设计控制器。避免了传统船舶运动数学模型的线性化过程，具有很高的实用价值。 不同于其他动力定位船舶模糊控制器设计，本文采用基于高木—关野模糊逻辑系统的方法设计模糊控制器。相对于传统的Mandanni模糊模型，T-S模糊模型改变了控制器输出部分的隶属函数，使之变为输入量的线性组合。从而使得，T-S模糊模型在利用多输入／输出线性控制器控制复杂动态非线性系统场合效果非常理想。并且由于T-S模糊模型的结构更为紧凑而且表达方式更为高效，方便了自适应技术在模糊控制器中的应用。 一个T-S模型规则库也可以用来描述一个静态预测增益器或动态补偿器。这种基于规则的补偿结构也是用T-S模型描述系统的时候具有独特的优点。这种状态反馈结构被称为并行分配补偿(PDC)。这种补偿结构是用线性矩阵不等式(LMI)进行控制器分析和设计的基础。采用本结构的另一个优点是能够对模糊控制器进行定量的稳定性分析。 在选定模糊变量及其论域，制定模糊规则后，本文采用Matlab中的LMI工具箱对模糊控制器进行求解计算，并且设计出独特的利用观测器进行反馈武汉理工大学硕士学位论文的结构，并应用到控制系统仿真当中。 最后文章利用Matlab仿真工具箱对控制器进行了仿真。并且对控制器进行了稳定性分析，证明了控制器具有Lyapunov意义上的稳定性。关键词:动力定位;模糊控制器;高木一关野模糊模型;并行分配补偿;线性矩阵不等式;稳定性