近些年来，随着陆地的石油和天然气枯竭，以及对石油和天然气的更高需求，过去不为人重视的海洋，现在吸引着人们炙热的目光。由于深海作业的浮式结构的锚泊成本会随水深会极大升高，而且锚泊定位精度和机动性也不尽人意，动力定位系统(dynamicpositioning system, DPS)则成为深海作业必不可少的支持系统。

动力定位的优点是定位成本不会随着水深增加而增加,不会破坏海床,并且操作也比较方便,具有提高船舶安全性能、定位精度高等优点,不仅被广泛应用于打捞救助船、工程供应船、消防船等各种船上,也被用于石油工业的钻井平台等,是深远海开发作业的关键系统。因此,深入开展船舶动力定位系统的研究具有重要的现实意义。

随着深海，远海的开发，如何面对复杂的海况成为摆在人们面前的问题。各种非线性干扰对船舶动力定位系统的可靠性和操作能力提出了更高的要求。以往的研究大多针对某一特定海况环境，采用特定算法和观测器，在一定程度上能满足特定的实际应用，但在海况变化很大的情况下，其稳定性和定位精度不能得到保证，因此有必要研究一种既可以保证动力定位船在海况变化很大的海洋环境下持续、稳定、安全可靠地运行，又可以提高动力定位系统的控制性能的控制策略。研究变化海况的船舶动力定位的控制方法，改善操作性，使动力定位船舶能够在恶劣环境下进行全天候的海上作业，为人们探索和开发广阔的海洋提供强有力的技术支持。

变化海况下的船舶运动具有非线性、模型参数不确定性等特点。针对船舶模型参数的不确定问题，目前主要由两种策略，自适应控制与切换控制。自适应控制系统可以通过参数辨识器对模型参数进行辨识，然后不断对控制器参数进行调整，使控制器在海况变化时有较好的性能。自适应控制策略在模型参数相对固定或者缓慢变化时，控制效果较好。面对海况突变造成的模型参数跳变等情况时，如果控制器的参数调整无法跟上模型参数的变化，则达不到满意的控制效果。切换控制系统由多个控制器与监督器组成，当模型参数发生变化时，监督器根据切换指标函数，选择与实际被控对象最接近的模型，并将基于此模型的控制器切换为当前控制器。这样，切换控制系统，不仅能解决非线性及其他复杂系统的控制问题，还能弥补自适应系统的不足。

因此，引入切换控制，将多个适用范围不同的控制器有机组合，从而得到可以适应全天候不同海况的动力定位系统，这将对船舶动力定位系统的广泛应用打下一定的技术基础。

国外研究现状：

由于大规模海上石油勘探作业，国外早在上世纪六十年代就开始着手研究动力定位，起初的动力定位系统只采用了单输入单输出的控制器,其串联低通滤波器和陷波滤波器的方法,分别对船舶水平面的纵荡、横荡以及艏摇三个自由度上的运动进行控制,但由于忽略了几个自由度中的耦合效应以及采用的滤波器存在一定的相位滞后，实际的控制效果并不好。

随后20世纪70年代，Balchen等人提出了更先进的基于多变量最优控制和卡尔曼滤波理论的控制方法,这就是应用最为广泛的第二代动力定位系统。由于卡尔曼滤波器是基于船舶的线性数学模型建立的，但实际的船舶运动模型是非线性的，会影响整个系统的稳定性，并且参数设置工作量很大。

到了20世纪90年代，Robertsson等人在此基础上引入非线性控制理论，用反步积分设计了一种非线性观测器，避免了最优控制时对船舶运动的线性化。Lindegard提出了加速度反馈（AFB）以提高动力定位系统的性能。然而，上述设计都是基于海浪模型的固定参数，但在实际海况中，这是不现实的假设。海浪的真实状态是不断变化的。于是 Fossen等人为船舶动力定位系统设计了一种自适应滤波的无源非线性观测器，该观测器能够根据海况的变化,实时的调整自身参数来根据变化的海况进行船舶低频运动的重构，且用于非线性PID控制中，取得了较好的控制效果。Torsetnes, Hassani等人针对观测器参数调整困难的问题，做出了一定的改进。随着智能控制理论的发展，非线性模型预测控制，鲁棒控制，模糊控制，神经网络控制相继被引入到船舶动力定位控制的研究中。

目前，国际上应用的比较成熟的动力定位控制方法一般采用第二代控制方法，而基于智能控制理论及实时测量和计算二阶波浪慢漂力的更高精度的动力定位系统研制，则是现在以及未来一段时间内的研究热点。