耙吸挖泥船是疏浚工程施工应用最为广泛的一类船舶,其产能分析与优化是实现高效疏浚的重要途径。但是,在复杂施工工况、庞大多系统施工运行机械及海量施工数据的影响下,疏浚施工设备特性随作业状态和作业环境呈非线性变化,作业过程中的控制参数与实际过程中输出参数关系不明确。因此,难以从耙吸挖泥船整体的机械性能、小尺度的泥浆输送、大尺度的土方装载三方面来统一分析产能的影响因素并进行优化。近年来,随着计算机、传感器、人工智能等先进技术的不断发展,为分析耙吸挖泥船产能在多传感器数据、多系统模型、多时空尺度、多概率事件等方面的仿真与优化提供了新的技术手段和方法。本文以耙吸挖泥船疏浚作业各系统产能影响机理模型及数学表达为物理模型基础,以疏浚施工监控数据为数据基础,引入并改进人工智能方法,从整体上优化设备性能增加设备时间利用率,从不同尺度上增强产能的实时优化控制和装舱周期生产率的最大化,为耙吸挖泥船安全、平稳、高效的疏浚施工提供科学可靠的决策依据。依托天津港航道疏浚工程中的大型耙吸挖泥船施工数据,耦合人工智能理论与算法进行深度挖掘与智能分析,对耙吸挖泥船施工产能优化分析开展了系统深入的研究,主要研究内容和研究成果如下:（1）以疏浚施工产能为导向,提出了耙吸挖泥船施工各系统产能影响机理分析模型及数学表达模型,构建了消除时滞和噪声的耙吸挖泥船监控数据处理模型,为基础数据分析的精度和有效性提供了保障。一方面,从原理上对耙吸船中的耙头系统模型、泥泵管线系统模型、装舱溢流系统模型、动力船舶系统模型、土质系统模型中土的形态类别、切削、输送、沉降等过程影响因素做了深入分析,并根据疏浚土在各个系统中的影响关系分别建立了影响产能优化因素的数学模型,为后续实际问题分析提供了模型基础。另一方面,从数据结构出发,利用积分时滞消除法消除了耙吸船监控数据的时滞效应;从数据噪声出发,提出了整体光滑最优去噪模型以及运用Savitzky-Golay滤波分别对含不同类型噪声的数据进行滤波处理,提高了输入数据的可靠性。（2）提出了适用于耙吸挖泥船仪器检测和机械故障监测的虚拟传感器技术,基于智能算法深度挖掘了传感器故障和机械故障对产能的影响,构建了基于耙吸挖泥船虚拟传感器设计的理论模型与解决方案。通过所提出的特征选择方法,获得了影响流速传感器的关键因素,进而利用智能模型训练得到性能可靠的流速虚拟传感器,该传感器一方面可以诊断监控仪器的性能,另一方面在传感器出现故障时做临时替换补充,为耙吸挖泥船操控优化提供了安全支持。根据虚拟传感器生成框架得到“扭振”虚拟传感器,并根据历史统计数据求取警告阈值,两者相结合可以提前预警监测耙吸船的机械故障问题,避免了因机械故障原因造成耙吸船维修以及机械损坏等造成时间利用率和产能效率的降低。（3）针对小尺度泥浆输送,提出了基于堆叠策略的耙吸挖泥船实时产能分析模型与方法。考虑小尺度泥浆的泥泵输送,从产能的实时显示与优化控制及耙头与泥泵管线出发,该模型可消除传感器设备安装的固有缺陷,实时显示产能效率,并且通过特征选择方法获取影响产能的关键的可控监控特征,有利于船舶操控人员实时优化控制以提高施工效率。（4）针对大尺度土方装载,构建了装舱土方曲线拟合预测模型和装舱周期优化模型。考虑大尺度的土方装载曲线,对装舱土方量累计曲线进行数学建模预测,根据预测土方量曲线,结合几何坐标模型可预测并优化装舱时间,避免过多装舱溢流带来的无效功率及时间浪费,优化了施工产能,有利于提高疏浚效率和疏浚质量,降低能耗。