海洋浮标设备对于观测海洋环境状态,提高海上突发事件应急能力,保障海洋工程建设意义重大。由于浮标设备通常在高湿、盐雾等恶劣环境下运行,所以不可避免会发生故障。针对目前浮标设备故障检测和诊断中通常缺乏设备直接监控信息的主要技术问题,本文在分析浮标设备采集的海洋要素序列和浮标设备内部关联的基础上,利用数据驱动方法基于海洋环境要素序列对浮标设备进行故障检测与诊断。本文的主要工作和创新点如下:（1）基于小波神经网络WNN和残差分析建立了单要素海洋环境时间序列的异常检测方法。首先利用设备采集的历史要素序列来训练WNN单要素序列预测模型,通过残差分布来确定单要素序列异常检测的阈值,根据阈值大小判断单要素序列是否出现异常。为了分辨出异常来源,设计了两种检测策略观测策略和预测策略,来检测序列异常并区分异常的来源。选择具有代表性的海洋环境波动引起异常的盐度序列和浮标设备故障引起异常的流速序列验证了该方法的有效性。（2）在多要素海洋环境序列相关性分析的基础上,提出了一种结合动态时间规整算法DTW和改进的符号化距离TRSAX的多要素序列异常检测方法,以避免海洋环境背景信息等因素的影响。首先基于传统符号化距离SAX存在的缺陷引入趋势特征改进为TRSAX距离,然后利用DTW-TRSAX距离来度量多个海洋环境要素序列间的相似性变化,进一步提高对浮标设备故障引起异常序列的检测能力。选择具有强相关关系的波高、波周期、风速序列对多要素序列异常检测方法的有效性进行了验证。（3）通过海洋要素序列异常检测确定浮标设备发生故障后,利用贝叶斯网络来进行浮标设备故障诊断。首先结合历史数据和专家知识确定贝叶斯网络的结构和参数,然后将要素序列的状态作为推理证据输入贝叶斯网络进行故障诊断。选择浮标设备三类典型故障对浮标设备贝叶斯网络故障诊断模型的有效性和可靠性进行验证。诊断结果表明即使在推理证据信息不完善的情况下,浮标设备故障诊断模型仍能获得准确的故障诊断结果。综上所述,本文提出的基于海洋环境要素序列的浮标设备故障诊断方法能够较好地利用海洋环境要素序列间接实现浮标设备的故障检测与诊断,为海洋浮标设备日常监测以及故障检测提供了新的方法支持。