船舶机舱监测报警系统是现代自动化船舶机舱中的最重要的基本设备。但到目前为止，该系统仅能对机舱中设备运行中发生的故障进行报警，至于故障的原因还需轮机员进行分析判断。随着科学技术的发展，尤其是近年来信息技术的飞速发展，实现对机舱故障的智能化诊断，成为机舱自动化的新课题和发展方向。本文为此进行了研究和探讨。 本文首先介绍了计算机数据采集系统的一般原理，研究了提高系统测量精度的方法，包括采样时间的确定，A／D转换器的选择和量程的自动控制；以软件滤波的方法消除随机误差和奇异点；用软件和硬件方法解决检测通道非线形化和零点漂移的问题。 在现有系统的基础上，本文设计了一种智能型船舶机舱监测报警系统，它具有专家智能诊断的功能，该系统包括三项关键技术：智能仪表、信息集成和专家智能，在故障智能诊断方面重点讨论了用神经网络技术进行故障预警的原理和方法。包括前向多层神经网络、BP算法及计算机实现和神经网络诊断专家系统的知识库的组建。并以轮机主轴常见的几种故障诊断为例，介绍实现的方法。这些基于知识处理的诊断方法，充分发挥领域专家(船上即轮机员)对日常轮机常见故障的知识积累和计算机快速大存储的特点，实现了故障的智能化诊断，使智能型系统比现有同类系统有明显的进步。 本文在查阅大量资料基础上，根据船舶自动化的发展状况对智能型机舱监测报警系统的主要问题进行了探讨，将此方面一些新进展应用到系统当中，用以提高系统的可靠性和智能化。但由于本人能力和条件的限制，在这方面进行研究仅仅是初步的，要使智能型系统付诸于实际应用，还要进行大量的研究和实践。