随着科技的进步,人类对海洋资源的开发力度不断加大,船舶动力定位控制系统越来越受到人们的重视。船舶动力定位系统是根据测量得到的信号进行分析,做出相应的控制动作,使得船舶在复杂海况下保持在期望的位置或者按照预定轨迹行驶。动力定位系统具有定位准确、快速,操作方便等特点,具有广阔的市场应用和发展前景。准确的船舶运动模型是动力定位系统的基础,如何使得船舶在复杂海况下保持良好的控制效果,一直是动力定位控制研究的热点。本文主要研究船舶动力定位系统的模型参数辨识以及自适应模糊控制器的设计与实现问题。主要完成了以下几个方面的工作：首先,介绍了船舶动力定位系统的数学模型的建立。分析了船舶高频运动和低频运动模型,由于船舶在复杂海况下运动,受到风、浪、流等外界环境干扰,基于参考文献,分别建立了风、浪、流的数学模型和推进器模型,为船舶模型的系统参数辨识和控制器的设计与实现打下基础。然后,针对时域方法和频域方法均被用于船舶动力定位系统建模,但未见特点和适用性对比研究的问题,以船舶动力定位系统参数辨识为对象,进行了时域算法EKF(Extended Kalman Filter)和频域法R-MISO(Reverse Multiple Input-Single Output)的算法实现难易程度、收敛速度、参数依赖性、抗噪能力和适应场合等的比较；基于MATLAB仿真结果显示R-MISO算法辨识时间短,不需要设置初始值,适用于在线辨识,而EKF算法去噪能力比较强,需要数据量大,结果依赖初始值,适用于离线辨识,从而为实际船舶动力定位系统参数辨识提供一定的指导。最后,介绍了实验室船舶动力定位实验平台,主要介绍了船舶动力定位仿真平台控制网络结构。详细阐述了模糊逼近理论、间接和直接自适应模糊控制的两种方法,分别设计了控制器,并进行了稳定性分析,且进行了对比分析。针对间接和直接自适应模糊控制器进行了MATLAB仿真实验,验证了有效性。