随着船舶试验技术的逐步提高,如何更贴切的描述船舶在实际海洋环境下的真实航行状态,更进一步的获取更贴切实际的试验数据,是目前船模试验的一个发展趋势。在实际海洋环境下船模在三维波浪中遭受的风、浪、流的运动情况更加接近实船在实际海洋中的运动情况,因此大尺度模型试验可以更真实的反映实船在三维非线性波浪中的运动特征。同时如何利用船模试验数据进行外推预报实船在实际海洋中的运动姿态是一个研究热点,船舶运动姿态的预报对船舶的安全性以及作业效率的提高有重大意义,由此本文通过系统辨识法结合试验数据,对船舶运动频率响应函数求解,进而为船舶运动外推预报打下基础。本文主要进行以下内容,第一,通过AR模型结合最小二乘法,卡曼滤波法,高阶累积法建立了船舶运动响应辨识模型,通过船模试验运动数据进行船舶运动RAO的求解。并利用非线性模型NARMAX模型结合船模试验的试验数据和波浪数据对船舶运动响应进行辨识,再通过谐波探测法求解船舶运动响应频率函数,为后续进行实船在实际海洋中的运动姿态外推预报做基础。第二,通过最小二乘法下二阶的Volterra级数模型结合船模试验的运动数据,进行船模运动的极短期运动响应预报,确定了一种船模非线性运动响应的短期预报方法。第三,对实际海洋环境下大尺度模型试验的运动响应进行研究。然后利用大尺度模型试验的测试数据应用AR模型和NARMAX模型进行船舶运动频率响应函数的求解;应用Volterra级数模型进行的极短期运动响应预测;第四,应用Vege Prime视景仿真软件进行仿真三维模型的建立,海洋环境的设置,程序文件的定义与建立,数据连接的设计,并通过相关的程序编写进行仿真系统的建立,并进行大尺度船模试验的运动姿态视景仿真。经过本课题的研究发现,第一,最小二乘法,卡曼滤波法,高阶累积法确定的AR模型求得的频率响应函数的主频带和峰值上与交叉谱法对应较好,比较三种方法最小二乘法更有优势。第二,利用NARMAX模型进行运动预报时误差较小,求解的频率响应函数与交叉谱法相比总体趋势相近,且可以获得解析表达式。第三,在利用Volterra级数模型进行的短期运动响应预测中,预报结果在总体趋势上和幅值上与实际运动情况相比误差较小,可以进行准确预报。