动力定位(Dynamic Positioning，DP)是一种通过控制船上的推力器产生推力向量来对风、浪和流等外部的作用力进行补偿，以使水面船舶的位置自动地保持在给定范围内的技术。本文的研究是基于挪威的新型动力定位产品GreenDP的基本设计思想，并对其作了适当的简化，目的是将线性模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)这一先进的控制技术应用到DP控制器的设计。 作者在合理的假设条件下，建立并推导出了简便的动力定位船舶的数学模型，并针对二阶波浪漂移力和海流等外界慢变的环境的作用力和力矩，建立了偏差模型，简化了环境扰动的建模。 引入平行参考坐标系，运用小角理论将船舶的低频运动模型线性化，得出了控制器设计用的数学模型，避免了繁琐的泰勒线性化的执行。 利用卡尔曼滤波的方法，将船舶的低频和高频运动信号分离，得到船舶运动状态的最佳估计，并结合风力前馈控制，设计了基于卡尔曼滤波的LQG动力定位系统。 本文在国内首次将MPC技术引入船舶动力定位系统的设计。由于MPC在约束处理方面的卓越优势，使得动力定位系统的工作点可以接近允许的操作范围的边缘，可以获得更高的性能和经济效益。此外，由于MPC算法本身具有一定的解耦作用，省去很多工作，并且能达到很好的控制效果。 本文通过大量的仿真试验得出结论：将MPC技术应用到船舶的动力定位系统是可行的，能够很好地处理推力器限制、操作区限制等约束，满足其控位精度的要求，并在快速性和稳定性方面都优于LQG控制。