随着经济的飞速发展与陆地上资源的快速消耗，能源与资源问题日趋尖锐。人们越来越多地将目光转向海洋。但是由于海洋环境的复杂多变，如果没有先进的技术和设备装备起来的船舶支持，想对海洋的开发也是无能为力的。所以许多海上作业船都装备了船舶特种运动控制系统，动力定位船舶就是其中的一种。动力定位船舶就是仅依靠自身推进系统的作用能够自动地保持位置和航向（固定位置或者预定航迹）的船舶。船舶在水中受到的水作用力统称水动力，船舶水动力系数是水动力对船舶运动参数的偏导数在展开点的值。水动力系数是建立船舶运动方程的基础，水动力系数的获得对通过船舶操纵运动方程模拟船舶操纵运动并预报操纵性能起到至关重要的作用。因此，要建立仿真性能好的船舶运动方程必须获得比较精确的水动力系数。本文以某动力定位船为研究对象，以最小二乘法和自适应遗传算法为基础，提出了一种辨识动力定位船运动数学模型中水动力系数的方法，主要进行了以下几个方面的研究工作：首先，推导出一般船舶的运动数学模型，为了建立动力定位船运动数学模型，分析了动力定位船的受力情况，并对动力定位船的运动情况进行了研究，基于动力定位船的运动特点，推导并建立了动力定位船运动数学模型以及风、浪、流等环境干扰力的数学模型，然后对水动力及水动力系数进行了分析，并对所建立的动力定位船运动数学模型以及环境干扰力模型进行了仿真验证。其次，本文在对动力定位船运动数学模型中水动力系数进行辨识时，需要用到动力定位船的运动参数以及环境干扰力，因此本文对动力定位船的非线性估计滤波器进行了研究，采用非线性估计滤波器对动力定位船的运动参数及环境干扰力进行了估计，根据估计出的环境干扰力对船舶运动数学模型进行操纵性仿真，为后面的辨识计算提供数据，利用李亚普诺夫稳定性定理对该非线性估计滤波器的稳定性进行了证明，并通过非线性估计滤波器对船舶运动参数和环境干扰力进行了仿真估计，从而对非线性估计滤波器的性能进行了验证。最后，对参数辨识方法进行了研究，分析了最小二乘法和遗传算法的基本原理，考虑到交叉概率和变异概率的选取对算法具有重要影响，采用最小二乘法与自适应遗传算法相结合的参数辨识方法对动力定位船运动数学模型中的惯性矩阵和线性水动力阻尼矩阵进行了辨识，该方法具有比较好的鲁棒性和全局搜索能力。通过对辨识结果的分析和验证，证明了该参数辨识方法用于动力定位船运动数学模型的惯性矩阵和线性水动力阻尼矩阵辨识是有效、可行的。