传统监测方法难以满足现代船舶机舱设备安全运维需求。本文聚焦基于多点数据采集的船舶机舱监控方法，构建分层分布式监控系统架构，涵盖现场设备层、数据传输层、监控中心层，实现全流程数据协同。在数据处理环节，通过均值滤波、归一化预处理提升数据质量，运用FFT频谱分析、包络谱分析提取故障特征，为设备状态评估与故障诊断提供多维度支撑。通过多源数据融合与智能分析，显著提升机舱设备状态感知精度与故障预警能力，为船舶动力系统智能化运维提供完整技术方案。
Traditional monitoring methods are difficult to meet the safety operation and maintenance requirements of modern communication cabin equipment. This paper focuses on the monitoring method of ship engine rooms based on multi-point data collection, and builds a hierarchical distributed monitoring system architecture, covering the field device layer, data transmission layer, and monitoring center layer, to achieve full-process data collaboration. In the data processing stage, mean filtering and normalization preprocessing are used to enhance data quality. FFT spectrum analysis and envelope spectrum analysis are employed to extract fault features, providing multi-dimensional support for equipment condition assessment and fault diagnosis. Through multi-source data fusion and intelligent analysis, the accuracy of equipment status perception and fault early warning capabilities in the engine room are significantly enhanced, providing a complete technical solution for the intelligent operation and maintenance of ship power systems.
2025,47(15): 181-184 收稿日期：2025-3-17
DOI：10.3404/j.issn.1672-7649.2025.15.031
分类号：U663.8
基金项目：国家自然科学基金（51275158）
作者简介：陈逸卓(2004-),男,研究方向为电气工程及其自动化
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