提高大型船舶运输效率、保障运输安全和降低运输成本是当前水上运输业的重要发展方向。然而，大型船舶在靠泊时存在操纵性能低下，船速难以维持舵效的问题。特别是在港口水域，因水深不足和操纵水域面积受限，大型船舶的操纵性能受到严重影响。为提高大型船舶靠泊的安全性和稳定性，在实际靠泊操纵中须借助拖轮、侧推器等辅助机构进行多目标协同作业。同时，有效协同辅助设施实现大型船舶的安全和稳定靠泊是推动大型船舶朝智能化无人化方向发展的重要技术保障，因此开展辅助机构协同靠泊控制方法的研究具有重大意义。
　　目前国内外研究主要以船舶自身为研究对象，研究其靠泊运动控制，对于多辅助机构协同船舶靠泊的控制方法研究还有待进一步深入研究。因此，本文以靠泊辅助机构为研究对象，从船舶靠泊运动模型、船舶靠泊运动控制器设计以及控制分配技术三个方面展开对多目标协同船舶靠泊控制方法的研究。主要研究工作包括：
　　（1）船舶靠泊运动模型。考虑船舶靠泊操纵运动中速度低的特点，结合已有的环境干扰力（风、浪、流）模型，在船舶动力学模型和运动学模型基础上建立了平面三自由度船舶靠泊运动模型。
　　（2）船舶靠泊运动控制器设计。在已建的船舶靠泊运动模型基础上，结合反步法和径向基神经网络设计了船舶靠泊自适应反馈控制器，并使用李雅普诺夫第二方法证明所设计控制器的稳定性，最后通过仿真实验验证了控制器控制效果及可行性。
　　（3）基于控制分配技术的多目标协同控制方法。引入推力分配技术将多目标协同控制问题转化为过驱动系统的控制分配问题，建立协同辅助机构的控制分配模型，考虑约束条件进一步提出靠泊船舶在有、无动力情况下的控制分配优化模型。优化模型分别采用广义逆法、序列二次规划法和遗传算法求解，得到各辅助机构的指令输出；分析序列二次规划法和遗传算法的优劣性，提出带罚函数的最小二乘法改进遗传算法，并通过仿真验证了其适用性和可行性。
　　论文的研究成果对于船舶的智能化发展具有一定理论意义，同时可以对现有船舶辅助靠泊的实际操纵提供重要参考。