船舶编队控制在执行效率和范围上具有单船不可比拟的优势,从而被广泛应用于海洋实践中,与此同时也带来了更大的理论挑战。船舶编队控制不仅需要考虑单船运动控制中存在的非线性、模型不确定性、环境干扰、推进器及舵机饱和等问题,还要考虑船舶网络之间的复杂通信环境。船舶编队控制具有重要理论研究意义与实践应用价值,因此本文开展了船舶编队控制研究,主要内容总结为3个方面:（1）首先,针对船舶动力学模型不确定性问题,利用径向基神经网络逼近未知船舶动态,增强控制系统鲁棒性;其次,针对输入饱和问题,引入辅助设计系统,降低输入饱和对控制系统的影响;随后,本文将神经网络与辅助设计系统融入到滑模方法中,提出了一种船舶定点控制方法,基于李雅普诺夫理论证明了稳定性。最后,基于MATLAB开展仿真实验,验证了所提出控制方法的有效性。（2）海洋环境复杂多变,海洋通信具有不可靠的特点,分布式控制具有较高的容错性,能够克服单点失效问题。因此,本文在滑模方法的框架下,结合图论将一致性理论扩展至船舶编队控制,采用领导-跟随机制,将领导者作为通信拓扑的根节点,同时考虑模型不确定性和输入饱和问题,提出了一种船舶分布式编队控制方法,基于李雅普诺夫理论证明了稳定性。最后,基于MATLAB开展仿真实验,验证了所提出控制方法的有效性。（3）针对分布式控制结构可能存在的通信链路冗余问题,本文利用图论中的Dijkstra算法优化船舶编队之间的通信拓扑,并将得到的最优通信拓扑应用于船舶分布式编队控制器的设计中,提出了一种具有通信资源优化的船舶分布式编队控制方法,并基于李雅普诺夫理论证明了稳定性。最后,基于MATLAB开展对比仿真实验,验证了所提出控制方法的有效性。本文针对船舶分布式编队控制中的输入饱和与通信资源优化问题,提出了船舶分布式编队控制方法,基于李雅普诺夫理论证明了稳定性,采用对比仿真实验,验证了所提出控制方法的有效性。