随着“海洋强国”战略的提出和深海资源的不断开发,越来越多的学者将目光聚集到了船舶动力定位系统的研究方面。在实际的操作过程中,船舶运动是一个非线性和不确定性很高的复杂模型,因此,对其控制器的研究不能只局限于传统的控制理论上。近年来,智能控制理论和非线性控制方法蓬勃发展,神经网络算法、遗传算法、模糊控制算法、滑模变结构控制算法以及自抗扰控制算法的出现,为动力定位控制器的设计提供了更好的选择。其中自抗扰控制技术吸取并传承了经典PID控制算法“基于误差来消除误差”的精髓思想,利用特殊的非线性反馈机制对扰动进行补偿,在很多场合尤其是环境恶劣的情况下更能体现出自身的优势。自抗扰控制器因其自身所具有的结构简单、不依赖于精确数学模型,抗干扰能力强等特性,十分适合用在船舶动力定位系统的控制器设计当中。因此,本文基于自抗扰控制方法,对船舶动力定位系统控制算法的设计进行研究。本文首先从运动学及动力学角度出发,研究了船舶运动方程的特性,建立了船舶低频运动的数学模型。论文对船舶模型中未建模因素和不确定因素进行了研究,考虑了风浪流等环境载荷变化引起的外部扰动,并将其归结为整个系统的“总扰动”,扩张成新的状态变量,对其进行扰动补偿。然后根据所用船舶的数学模型进行仿真验证,证明所用船舶数据的可靠性与有效性,为后续控制器的设计做准备。在前面工作的基础上,论文研究了自抗扰控制器的结构与控制原理,对其中各部分进行详细的讨论。为解决船舶在运动过程中会突然遭受到较大扰动的问题,论文对扩张状态观测器中的非线性fal函数进行改进,将改进后的faln函数用于自抗扰控制器中,并进行了仿真。仿真结果表明,改进后的自抗扰控制器,提高了系统的鲁棒性。最后,论文还研究了自抗扰控制器众多参数的整定原则,并研究了模糊控制的基本原理,通过模糊控制器对ADRC中较难整定的非线性反馈律中的参数进行调节。在动力定位系统应用的背景下,设计了应用于船舶运动的模糊自抗扰控制器,通过MATLAB将所设计控制器分别应用到实际船舶模型上,验证所设计算法的有效性。仿真结果表明,基于改进后的模糊自抗扰控制器具有更强的抗干扰特性及更好的鲁棒性。