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随着世界各国对海洋资源的开发以及军事应用的需要,水下航行器的研究逐渐为人们所重视。水下航行器可以对各类海洋资源,如海洋水文及地理信息、海洋生物、海底矿藏和能源等进行不同程度的调查、勘探和采集,因此出现了各种各样的水下航行器,并在不同的场合下得到了广泛的应用,其中自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)是当前研究的热点之一。随着人们对其任务要求的不断提高,如何提高AUV控制系统的性能成为了研究的重点。对于欠驱动AUV而言,虽然节约了生产成本,减少了AUV的体积和重量,但是驱动装置的减少也带来了一系列的欠驱动系统问题,与此同时,AUV在约束条件下强非线性的动力学特点,以及近水面航行易受到海浪的干扰都对控制系统提出了很高的要求。因此,研究扰动作用下的非线性系统的预测控制策略是十分重要的,在此基础上,研究基于状态观测器的预测控制策略也是非常具有实际应用价值的。本文的主要研究内容如下:首先,对AUV的6自由度运动学和动力学方程进行描述,并给出了垂直面运动模型,水平面运动模型,为后续的章节提供研究的基础。接下来通过对近水面海浪干扰力的分析来建立海浪干扰模型,并给出了AUV近水面所受海浪干扰力和力矩的仿真模拟。然后,针对前面介绍的AUV线性化模型,研究了基于状态观测器的预测控制算法,在离散时间下进行了全维状态观测器(Full order state observer,FOSO)和降维状态观测器(Reduce order state observer,ROSO)的设计,为降低设计过程的保守性,提出两种改进的算法,从而提高状态估计的性能。然后给出了基于Laguerre函数的预测控制器设计方法,并将状态估计信息应用于预测控制的优化过程中。接下来,将AUV状态观测器与预测控制技术的研究延伸到离散非线性系统领域,其中全维状态观测器的设计中包含了?指数稳定性性能指标和H_?性能指标,并服从多目标约束,降维状态观测器的设计中包含了区域极点约束和H_?性能指标,用于改善ROSO的瞬态性能并抑制干扰。然后结合状态估计信息给出了非线性预测控制器的设计方法,在此基础上提出了一种非线性状态空间模型在线线性化的方法,最后针对所提出的方法进行了仿真验证。针对AUV纵向运动控制的能耗问题,在满足纵向控制性能的前提下,以AUV纵向运动多输入多输出系统作为研究背景,考虑了三自由度运动的耦合影响,研究了基于能耗优化的AUV纵向运动广义预测控制,采用Hildreth’s二次规划法处理约束条件以获得最优控制量,并针对纵向速度和加速度波动的情况,对所提出的方法进行了改进。最后,针对基于AUV-螺旋桨模型的电力推进系统进行了研究,首先构造了推进无刷直流电机双闭环模型,并结合螺旋桨动态负载的特点,以转速-电流、电流-电压CARIMA模型设计了广义预测控制器,并通过输入输出约束条件对基本广义预测算法进行了扩展。接下来,针对换相期间的转矩脉动问题,提出了一种基于有限控制集的预测控制算法用于无刷直流电机的电流控制,所提出的方法简化了预测控制的优化过程,有效的减少了BLDCM的换相转矩脉动。