舵减横摇的最终控制目标是期望利用操舵运动同时控制航向和横摇,即利用低频的操舵运动保持船舶的航向和利用高频的操舵运动减横摇。对于同一艘船舶来说,当船舶航速、装载和附着物等发生变化的时候模型参数都会发生改变,船舶运动具有本质非线性和不确定性。非线性和不确定性的存在,导致减摇效率下降。执行器舵机饱和非线性也是影响舵减横摇系统控制性能的原因之一。当系统进入饱和状态时,任何超出执行器饱和范围的控制器输出改变都不能对控制对象有任何作用,从而造成闭环系统性能急剧下降。同时频繁的操舵必然会给舵机带来较大的损耗,在保证减摇率的情况下,减小动舵幅度和速度成为必须考虑的指标。本文将针对上述问题开展深入研究,将非线性控制与鲁棒控制及智能控制融合来解决舵减横摇系统中模型非线性、不确定性问题,及舵机饱和、磨损问题。深入分析研究了船舶的横摇艏摇联合控制问题,将闭环增益成形算法和精确反馈线性化方法结合。设计了船舶的横摇控制器及艏摇控制器,并且在此基础上,应用模糊优化算法对横摇和艏摇控制舵角进行优化分配。本文所提出的控制设计和优化方法,以及参数求解方法简单,适合工程应用。针对有界不确定的船舶舵减横摇非线性系统,提出了一种改进的解析模型预测控制方法。将原非线性系统重定义为带有不确定项的标称系统模型,推导得出带有不确定项的最优控制律,并推导证明了所求控制规律有界,取其边界值,给出了消除不确定项的改进解析模型预测控制。该控制方法不需要额外补偿不确定项,就可实现对具有不确定项的非线性系统控制。最后,通过仿真验证了该方法的有效性。针对单输入多输出的横向运动非线性不确定系统,提出了一种基于M-P逆的模糊自适应解析预测模型控制方法。通过引入M-P逆矩阵,实现输入输出不等的解析模型预测控制。采用模糊系统一致逼近预测控制律中的不确定项,根据系统的反馈误差在线调整模糊系统的权系数。引入鲁棒补偿项,进一步减少模糊逼近误差对系统的影响,提高了系统的鲁棒性。基于Lyapunov稳定原理,证明了闭环系统的最终一致有界稳定。针对具有执行器饱和约束的舵减横摇系统,通过优化执行器饱和发生前后反馈到控制器的状态误差的积分性能指标,综合设计一类同时包含传统抗饱和及延迟抗饱和补偿器两个环路的改进抗饱和补偿器。当系统存在高饱和度现象时,利用该双环路抗饱和补偿器,可以最大程度弱化饱和对系统性能的影响。从而降低了执行器饱和对控制系统性能的影响。