随着水路运输和船舶工业的快速发展,当前国内外运输船舶大型化、高速化趋势明显,对船舶的操纵性的要求越来越高。2013年,以实现安全、高效、节能和环保为目标,马士基向韩国大宇造船订购的多艘高达18000TEU超大型双桨双舵的集装箱船舶投入营运。其被定义为3E级船舶,在追求经济效益的同时,更加注重社会效益和环境效益。对于如此巨大的船舶配备双桨双舵,可以使船舶具有更加灵活自主的操纵性能。对于此类型船舶操纵运动的建模和控制研究,是具有重要理论和工程意义的科学问题。本文采用MMG模型的建模机理,对船体、舵、桨和外界的干扰分别进行研究,建立了双桨双舵船舶的运动数学模型,并仿真计算实船的旋回试验曲线来验证模型的准确性。根据船舶的不同的航行状况,在高速域采用双桨同速推进,双舵联动控制,对满载和压载的不同工况进行仿真并与实船情况进行对比,而在低速域则对船舶采用双桨错车控制,双舵单独控制的方法对船舶的操纵性能进行仿真研究,并与另外一艘船舶尺度相似的单桨单舵船舶SHANG HAI号集装箱船作为对比研究对象,来研究在低速域,双桨双舵配合使用时的优越特性。本文研究了船舶的航向保持控制问题,作者主要设计了二种智能控制器来实现船舶航向保持控制。第一种是根据偏差大小将引入的非线性函数实现在线调节PID参数,从而来提高控制器性能的变参数PID控制器。第二种是将小脑模型关节控制器(CMAC)与传统PID相结合,利用CMAC神经网络具有的收敛速度快、泛化能力强、结构简单、易于软硬件实现等特点。由于CMAC神经网络具有实时控制的功能,所以为了适应不同工况,而不必提前进行学习获得初始权值,本文将CMAC与PD控制器相结合,来实时在线学习。仿真结果表明：变参数PID控制器、CMAC与PID复合控制器均具有良好的控制效果,但CMAC与PID复合控制器的控制效果和鲁棒性要更加优越,且控制舵角的输出更小,曲线更平缓。该复合控制器在船舶的航向智能控制方面具有卓越的控制效果。