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目的提高船用设备的智能化水平,增强船舶的安全性、可靠性,对船上设备进行状态监测,并基于监测数据对设备健康状况进行评估,对可能存在的故障工况进行识别。方法通过采集机舱内的振动数据,对数据进行预处理、快速傅里叶变换,提取1/3倍频带特征,将倍频带谱信号作为特征向量,利用支持向量机算法进行模型训练及分类。对于船上多种工况及可能存在的多种故障类别,采用决策二叉树方法,提出一种快速、准确的状态监测及故障诊断策略。结果在实验室工况下识别准确率接近100%。结论该方法能够对船用设备进行状态监控、故障诊断、健康评估等提供