随着科技的快速发展和实际使用的需要,船舶设备的科技化和复杂化逐渐增强,同时对于设备监测的精细化程度加强,由此引发监测难度的加大和运行数据量的飙升,依靠人工方式难以高效地对设备进行健康评估以及故障的诊断与预测,保证船舶设备的正常运转和故障隐患的及时发现变得日益棘手,这是必须面对和着力解决的一个难题,它对于及时和快速地处理故障从而保证船舶的正常作业是十分重要的。因此,需要对船舶设备进行科学化的研究与管理,具体来说,对船舶设备进行故障预测与健康管理（PHM）的研究,这是有重大现实意义的。本文以船舶设备健康管理分析系统的设计与开发为背景,对船舶设备的健康管理进行研究,主要研究内容包括健康状态评估、故障自主诊断和故障预警。对于健康状态评估问题,使用了特征选择的方法进行数据特征降维,并采用马氏距离度量法对监测数据进行相似度计算,通过数据转换得到反映设备运行状况的健康指标,方便直观地了解设备的即时状态;对于故障诊断问题,本文使用集成学习方法中的随机森林方法进行故障的分类诊断,具有较高的准确度,并进一步对设备的故障自主诊断给出流程方法,实现了设备在发生故障时的自主诊断;对于故障预警问题,本文使用GBDT方法对健康指标的未来趋势数据进行预测,根据预测结果和设定的规则对是否发出预警进行决策,实现故障的提前感知和预测预警;在本文的最后,将针对船舶设备健康评估、故障自主诊断和故障预警的方法内容,应用于船舶设备健康管理分析系统,便于在船舶设备运行过程中实时了解设备健康状况、及时处理异常,实现了对船舶设备健康状况的良好评估和故障的快速感知与诊断。