本文主要探讨了欠驱动水面船舶运动的非线性混合神经网络稳定自适应控制控制问题。欠驱动水面船舶系统可以等效为一种典型的二阶非完整约束动力学系统,针对非完整系统发展起来的一些非线性控制方法难以直接应用于船舶的欠驱动控制问题。在实际航行中,船舶参数一般是不确定的,而风、浪、流对船舶运动的影响也是不可回避的,因此,针对带有不确定性和外界干扰的欠驱动船舶控制问题已不能只用单纯的一种控制方法解决,寻求新的控制方案以适应实际航行需要已成为近几年的研究热点。为了解决含有模型不确定和外界干扰条件下的欠驱动水面船舶运动控制问题,本文主要完成了以下研究工作：1、基于输入输出反馈线性化技术设计了直线航迹跟踪、动力定位和靠泊的镇定控制器。针对欠驱动水面船舶运动模型,为了去除横向速度对控制器设计的影响,直接把此项加入到运动环路虚拟输入设计中,克服了在以往设计中需要动力学模型参数的缺点。2、针对含有模型不确定和外界干扰的欠驱动船舶跟踪控制的非线性数学模型,应用自适应技术和串接系统稳定性分析理论,设计了一种欠驱动船舶的鲁棒自适应跟踪控制器。不考虑外界干扰和模型不确定时,控制器使闭环系统误差信号在平衡点是渐进稳定的；考虑外界干扰和模型不确定时,控制器使闭环系统误差信号在平衡点是一致最终有界的。3、引入神经网络稳定自适应控制,解决了欠驱动船舶模型动力环路模型参数和船舶状态关系未知时的控制器设计问题。并设计了欠驱动船舶路径跟踪的神经网络稳定自适应控制器,可以实现在模型参数未知和有外界干扰情况下对直线和任意曲线的路径跟踪控制。4、设计了基于路径跟踪的动力定位和靠泊控制。使得欠驱动水面船舶沿着不同路径实现动力定位和靠泊的控制目标。相对基于镇定控制的动力定位和靠泊控制,此方法可应用于航行于受限水域的船舶控制。