供受燃料船的协同横摇运动控制是指在控制律的驱动下,使供油船的横摇与受油船的横摇保持同步。但是,在进行燃料油加注作业时,供受船易受到外界环境扰动影响发生大角度的非协同横摇运动。此外,供油船还存在动态不确定性和输入饱和受限的问题。针对上述问题,本文展开下述的研究工作:（1）针对零航速船舶的横摇运动控制问题,通过将自适应神经网络、非线性扰动观测器（NDO）、辅助动态系统（ADS）同指令滤波反步法进行结合,设计了一种基于指令滤波器的零航速船舶自适应神经网络减摇鳍控制策略。所设计的控制策略将神经网络与扰动观测器进行融合设计,不仅从设计机制上突破了扰动观测器对被控对象模型知识已知的要求,同时还克服了神经网络技术对外部扰动无法有效重构的缺陷。应用所提出的控制设计方法,设计了一种零航速船舶自适应神经网络减摇鳍控制律。所设计的控制律,不仅避免了海洋环境中的高频部分进入控制系统对横摇角造成污染,导致控制系统无法正常运行,同时还避免了执行器输入饱和可能引发的不利影响。（2）针对存在内部动态不确定性、外部未知非线性扰动、输入饱和受限和横摇角速度不可测的供受船协同横摇运动控制问题,通过将自适应神经网络、非线性扰动观测器（NDO）、辅助动态系统（ADS）、状态观测器、预估器技术与动态表面控制（DSC）相结合,提出了一种基于状态观测器的供受燃料船协同横摇运动智能控制方法。应用该控制设计方法,设计了一种供受船协同横摇运动控制律。在仅有受油船横摇角信息可用的情况下,所设计的控制方法,不仅实现了对未知状态的估计,还利用预估误差设计神经网络的权值更新律,实现了对模型不确定性的快速自适应学习与补偿,并避免了由backstepping设计方法引起的“复杂度爆炸”问题。（3）为验证所提出的横摇运动控制策略的有效性,利用MATLAB/Simulink工具进行仿真分析,结果表明:上述提出的控制策略能够有效解决供受船在恶劣海况下进行加注作业时的大角度非协同横摇运动控制问题,使供油船能够根据已知的受油船横摇角信息进行协同横摇运动。