随着科技的进步与不断的发展，陆地上的资源已经无法再满足人类的需求。海洋本身是拥有丰富资源的宝库，已经引起了人类的重视。随着对海洋探索的不断深入，普通型船舶的能力已无法承担所有的探索项目，所以出现了高性能船舶。气垫船正是高性能船舶，具有较高的航行速度、运输能力和环境适应力。　　全垫升气垫船的适用条件虽然比普通船舶普遍，但因其自身水动阻力小，使得在其高速航行时更易受到环境干扰力的影响。并且全垫升气垫船无法通过横倾产生的向心力进行回转，而且没有水下回转设备导致了其回转向心力不足，这都会导致气垫船回转半径增大。而复杂多变的航行海域条件和高速的航速，都会加大驾驶员的控制难度，容易导致侧滑、甩尾和翻船的危险情况。所以，关于气垫船的安全航行成为了一个重要的研究领域。本文以气垫船为研究对象，具体研究过程如下:　　首先，建立固定与运动坐标系。根据对某型气垫船的实验数据与参数建立数学模型。其中主要有全垫升气垫船动力学模型和环境海浪模型。动力学模型由水动力模型、空气动力模型、操纵面模型、气垫力模型等组成。通过对各部分数学模型组合，建立完整的六自由度气垫船模型，并通过仿真验证该模型的合理性。　　其次，考虑到气垫船航行中会受到自身系统和外界干扰的噪声影响，使得气垫船传感器测得的运动数据包含噪音，存在异常值。所以采用数据预处理方式剔除野值，并使用改进后的小波阈值函数滤除噪声，平滑数据。采用实测数据仿真验证该方法的有效性。　　再次，采用集成预测方法对气垫船运动数据进行预测，本文采用了灰色系统理论和改进Elman神经网络相结合的集成预测方法。通过仿真实验证明，该方法可以准确的对气垫船航行中的运动数据进行预测。　　最后，针对气垫船的安全航行问题，对其运动参数提出约束、设定安全限界。将气垫船模型进行简化，并基于该模型设计滑模控制器，将该控制器与集成预测模型相结合，实现对气垫船的约束控制，提升其安全航行性。