王晓东， 马旭颖

(上海船舶运输科学研究所 舰船自动化系统事业部，上海 200135)

0 引 言

相比互联网等新兴行业，船舶行业在大数据与人工智能(Artificial Intelligence，AI)的结合应用方面起步较晚，所做的工作相对滞后。船舶行业涉及到很多业务，包括船舶设计、船舶建造和货物运输等，因此蕴含有大量有价值的数据信息。将大数据分析技术应用到船舶行业中，不仅能节省船舶运输成本，而且能更好地对船舶设备进行故障诊断[1]，大大提升船舶的运行效率。

本文以船舶柴油机的故障诊断为例，研究将大数据分析方法和支持向量机(Support Vector Machine，SVM)模型算法应用到柴油机故障诊断中的可行性，为船舶行业提供一种基于大数据分析的船舶设备故障诊断方法。

1 大数据分析技术在船舶行业中的应用

随着社会的不断发展、科技的不断进步，大数据分析技术越来越成熟，已广泛应用到很多行业中。在船舶行业，目前已有很多船企和船舶组织将大数据分析技术应用到其实际业务中，取得了良好的效果。

1)航行中的船舶能不间断地采集其主要设备的运行数据，通过对这些数据进行分析，判断主要设备的运行状态，在此基础上，根据主要设备的运行数据要求预测其故障发生概率，从而提前采取设备维护措施，为设备的正常运行提供保障。

2)船企通过对船舶航行数据进行采集、分析和预测，获得船舶的主机功率、航速、航行过程中的能耗、各船用设备的运行状态和航行区域的海况等数据。……