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作者：汪益兵;韩志豪;站翌婷;
单位：浙江国际海运职业技术学院;上海海事大学海洋工程与科学学院;
摘要：[目的]针对船舶设备的智能化维护与故障预测问题，通过对1艘半潜运输船上主要设备1 800个信号点持续采集1a所得到的大量信号数据进行研究。[方法]提出基于决策树的分类预测方法，对智能船舶运维中的设备进行评估和诊断。[结果]该方法利用决策树模型易于理解、解释、高效处理大规模数据，以及能处理多变量输入等特性，能快速识别设备衰退趋势并提前预测故障，减少智能船舶运维中由设备故障带来的不确定性影响。[结论]最终开发出智能船舶自动化运维与船岸一体的智能化管理系统，实现了船舶运行、状态监控与预测、维修维护智能管理的可视化、可控化、系统化和一体化，降低了船舶运维成本与管理风险，提升了设备利用效率。
关键词：船舶运维;智能船舶;大数据;故障预测
