船舶的航向运动与横摇运动是强烈耦合的，而这种相互耦合的运动根据试验数据往往被拟合为非线性函数的形式，同时船舶在海上运动又会受到海浪的干扰作用。可见船舶的运动本质上是耦合非线性、大干扰的过程。本文基于船舶的非线性运动模型进行航向控制系统的设计，研究了神经网络自适应控制及其在船舶航向控制系统的应用。结论表明，在控制航向的同时，达到较高的减摇效果。首先，基于牛顿定律建立了艏摇、横荡、横摇三个自由度的船舶运动方程，并分析了船体所受外力(及力矩)，包括船体水动力、舵上所受的流体动力及海浪的干扰。并对舵液压伺服驱动系统建模，采用动压阻尼反馈校正调节伺服系统的性能指标，达到一定的要求。给出了随机海浪横荡力、横摇力矩、艏摇力矩的仿真算法。然后，总结了神经网络控制的现状，分析了神经网络的稳定性问题。针对船舶航向非线性系统数学模型，以控制航向为目的，设计了神经网络—PID控制器，验证在三自由度模型的影响下，系统的控制效果。与此，为实现自动舵的航向／横摇控制，设计了神经网络自适应控制器。这个控制器包含了两个神经网络，一个神经网络用于非线性系统的辨识，另一个神经网络作为控制器。两个神经网络都采用改进的BP算法，在控制器设计完成的基础上，利用MATLAB／simulink中进行了仿真。最后给出了航向控制系统的仿真曲线，仿真结果表明所设计的控制器达到了预期的控制效果，验证了舵在航向保持的工况要求下，具有一定的减摇效果。