船舶在复杂多变的海洋情况下进行海上定位保持是一件十分困难的事情,动力定位(Dynamic Positioning,DP)技术的产生可以有效地解决船舶定位、循迹及区域控制等问题,是深海资源勘探与开发、深海科学考察等作业不可或缺的重要装备之一。船舶在海上作业时受风浪流等影响,进而产生包含一阶波浪运动和二阶低频漂移运动的耦合运动响应。在信号进入控制回路之前,需要从耦合运动中滤除一阶波浪运动及噪声信号,并解耦估计出船舶三自由度运动状态,然后只对二阶低频漂移运动响应进行控制。波浪运动滤波效果的好坏会直接影响动力定位系统的性能,如:定位精度、推进系统磨损、动力系统能耗等。因此,波浪运动滤波与状态估计技术成为船舶动力定位系统研究的难点、热点和关键技术之一。首先,本文针对DP船舶运动的坐标系、运动学模型、高频模型、低频模型及海洋环境干扰力模型进行详细的介绍,为DP系统的滤波与状态估计作好准备。其次,针对DP船舶的非线性模型,分析了动力定位系统中的波浪力构成及其影响,使用Lyapunov理论设计了非线性无源估计滤波器和相关的观测方程。研究其误差动态特性,对子系统H1和H2进行无源性和稳定性的分析,确定了滤波参数的选择方法和数值要求,并验证了该滤波器的收敛性。然后基于船舶动力学及运动学方程,设计了一套基于非线性无源滤波方法的动力定位船舶滤波及状态估计状态方程,并搭建了一套船舶动力定位系统的三自由度运动滤波与状态估计系统的仿真模型,通过仿真证明了非线性无源估计滤波器滤波结果的真实性和有效性。然后,建立了基于Kalman滤波方法的DP运动滤波控制系统,提出了一种基于Kalman滤波技术的改进的DPS三自由度解耦滤波方法,并给出了传感器噪声协方差矩阵及测量协方差矩阵参数的选择方法,构建了一种基于位置和航向角度输出的DPS状态观测器,对非线性无源估计滤波器和Kalman滤波器的滤波和状态估计效果进行比较分析,证明了 Kalman滤波器的滤波效果更佳,对高频运动的估计结果更为准确,控制器输出的力(矩)更为平滑,DP船舶的运动轨迹和速度也更为稳定。最后,利用PID控制方法作为DP船三自由度运动控制器,对DP船的推进系统进行建模,选用直接分配法和伪逆法进行推力分配,通过仿真验证两种推力分配方法的适用情况。再使用伪逆法作为推力分配方法,分别采用非线性无源估计滤波器和Kalman滤波器分别作为状态观测器,验证了一阶波浪运动滤波结果的好坏严重影响了推力分配后的全回转推进器的输出推力及回转方位角的稳定性、DP控制精度和推进系统能耗,证明了 Kalman滤波器的有效性和精确性,也证明了波浪运动滤波及状态估计技术对水面船舶动力定位系统研究的重要性和必要性