近几年随着对海洋资源的开发，很多大型的海洋工程应运而生，因此对海上作业船的需求量也越来越多，要求也越来越高。一些大型动力定位（DP）船舶，如深海铺管起重船、半潜式海上钻井平台等，对DP的要求从最初的DP1升级为DP3系统。IMO对DP2级以上（含DP2）系统中的船舶运动预测分析做了相关规定，即在给定任意的海洋环境干扰下，要求动力定位系统在船舶主要设备发生单一故障时具有能够预测船舶运动趋势的功能，因此论文的研究具有重要的理论研究和工程应用意义。本文首先通过机理建模方法建立了水面动力定位船通用运动数学模型，针对海浪在线计算的不准确性，在模型中增加了干扰不确定项，建立了船舶运动预测数学模型。针对所建立的船舶运动预测模型，进行了三方面的研究。一是给出了模型中需要在线进行辨识的水动力参数，即附加惯性矩阵以及阻尼力和阻尼矩矩阵，针对船舶模型中水动力参数的辨识，提出了一种观测器卡尔曼滤波辨识算法（OKID算法），利用该方法实现了对船舶附加惯性矩阵以及阻尼力和阻尼矩矩阵中的水动力参数的在线辨识，并设计了验证试验，验证了该方法的可行性；二是对于海洋环境干扰中的风干扰力的计算采用较准确的经验公式计算，认为流为均匀流场，将运动方程中的船体运动参数处理成与海流的相对运动参数；三是综合考虑了海洋环境海浪对船舶运动造成的影响的不准确性，在模型中增加了干扰不确定，针对海浪不确定项，本文提出了一种基于灰色神经网络的组合预测算法，建立了用于预测该干扰力及力矩不确定项的GNNM (3,1)模型，并设计了样本获取试验，用样本数据对GNNM (3,1)进行了训练，使其能用于对海浪干扰不确定项的精确预测。其次，研究了伪逆推力分配算法，并针对船舶动力定位船舶运动趋势预测功能的要求，对动力定位船典型单一故障的进行了分析，对典型单一故障导致推进器的故障模式，提出了利用推力配置矩阵进行故障设定的方法。综合考虑推进器的故障模式，利用配置矩阵，将控制器控制力合理地分配给无故障的推进器，并形成运动预测数学模型中的控制力。文章最后建立了船舶运动预测仿真系统，并设计了典型单一故障下运动预测的仿真实验，在给定不同的海洋环境因素干扰下，对动力定位船舶的运动趋势进行了成功的预测与分析。