本文以计算机仿真试验和船模试验相结合为基础，通过建立损失函数的方法初步研究了常规排水型水面船舶推进、操纵和摇荡运动模式下的系统辨识方法。 目前，国内外所使用的系统辨识方法主要有两类：传统的有最小二乘法、Kalman滤波法、极大似然估计法等；新型的有神经网络法、遗传算法、小波分析法等。并且这些理论主要用于自适应控制的系统辨识。而对船舶运动模式上的系统辨识研究较少。目前主要将系统辨识技术用于船舶操纵运动模式中水动力系数的辨识上，其次近年来用于对船舶横摇运动状态下的阻尼系数辨识以及横摇角的预报也取得一定的成果。然而在船舶各运动模式中船舶推进运动模式是船舶重要的模式，它是船舶的第一生命。在传统的对船舶推进运动模式的研究理论中，阻力方面的研究主要是通过对相应船模进行拖曳阻力实验，换算出实船航行时中受到各部分阻力的情况；螺旋桨推进方面主要通过进行螺旋桨敞水实验得到推进器的一系列参数的值。然后由于工况和船舶运行时间对线型造成的影响，这些模型试验所得到的结论并不能完全精确得表示实船的参数。因此对船舶的推进运动模式进行系统识别可以撇开理想的前提，通过实时船舶航行中各航行参数的值辨识出船体实际受到的阻力成分或螺旋桨实际的效率曲线等。 本文首先从系统辨识的原理出发，介绍了对某系统进行辨识的问题实质分为两个步骤来处理，首先是对模型结构的辨识，其次是对以建好结构模型中参数的辨识。本文中分别根据力学原理以及船舶原理，先对排水型水面船舶各运动模式分别建立了系统辨识的结构模型。对模型参数的辨识一般是指通过特定的方法将对参数的辨识问题转化为对某个设计变量为待辨识参数的目标函数求最优化问题。本文针对不同运动模式下的模型结构，分别用误差估计法和状态空间方程法建立了三个目标函数。由此本文将对船舶各个运动模式下的辨识问题转化为对这三个目标函数的优化问题上。 由于优化问题因此本文中具体讨论了优化问题中三要素。设计变量即为各运动模式下需要辨识各参数；优化方法本文选用了现阶段较为常用，原理相对简单并且效率较高的遗传算法，并在VC++上编写了针对不同运动模式下的遗传算法系统辨识程序；约束条件则由各设计变量的物理意义和数学意义给出。 其次，本文以计算机模拟试验和船模试验为基础，给出了船舶不同运动模式下系统辨识的三个算例，结果证明由系统辨识方法所建立的模型能够准确地反映实际物理过程。 最后，基础Visual C＃.Net平台上，设计了图形用户界面，开发了一套排水型水面船推进、操纵、摇荡运动模式系统辨识软件，该软件具有良好的交互性，能够方便用户进行相应运动模型下的参数辨识，并输出辨识结果，这使得该软件具有较高的实用性，这也为研究排水型船各运动模式下的系统辨识提供了一个参考平台。 就笔者所查文献资料显示：本文对船舶推进运动模式下的系统辨识研究，在国内外尚属首次！基于遗传算法的系统辨识方法在船舶推进、操纵和摇荡运动模式下的应用以及在Visual C＃.Net平台下建立的船舶推进、操纵和摇荡运动模式系统辨识软件都是本论文的创新点。 本课题编制的船舶推进、操纵和摇荡运动模式系统辨识软件使用方便，只要稍加修改也可以用于施加了外界干扰的各运动模式下的系统辨识，对今后对船舶运动模式下的系统辨识研究具有较大的参考价值。 当然，由于论文研究时间和其他要素的限制，本文虽取得了阶段性的成果，也存在一些简化，如：在各运动模式下仅考虑了静水中的情况，考虑横摇运动模式时未将其他自由度的运动解耦合等。论文最后章节的总结与展望指出了这些问题，为本课题今后的研究工作指明了方向。