在未来的20年甚至更长的时间里，船用柴油机，因为其具有较高的热效率和可靠性，被作为是最主要的船舶主机。所以在本文的《主机运行状态预测方法研究》里着重针对船用柴油机来进行研究。1897年，鲁道夫·狄塞尔（RudolfDiesel）与德国奥格洛斯堡-纽伦堡机器制造厂（MAN）共同合作制造了第1台内燃机功能性样机，它能够使用廉价的重油运行。当然了，这第一台柴油机的重量足足有4.5t，而其高度也高达3m，因此这样的发动机暂时还不可想象应用到陆上运输工具上。但是随着在燃油喷射和混合气形成方面的进一步改善，不久柴油机的发明就获得了成功，它被用作船用和固定式发动机，从此就再也没有被其他动力装置替代国。经过了一个多世纪的发展，柴油机的技术已是趋于完善了。作为最为高效的动力机械，被广泛应用于运输、发电、工业等各个行业中。

当前，柴油机在船舶动力领域中已拥有领导地位，但由于船舶柴油机构造复杂、零部件繁多，同时工作环境又极其恶劣，发生故障的可能性非常大，且一旦发生故障，不仅会造成巨大的经济损失，也会威胁到工作人员的安全。柴油机被视为一个多输入多输出的系统，随着输入参数的变化，其输出响应一般都是非线性、离散的、较为复杂的。并且随着近些年，为了提高柴油机经济型以及改善排放，更多的新技术被研发并应用在柴油机上，例如高压共轨系统、废弃再循环、米勒循环、相继增压、以及SCR等,这些新的技术的应用也同时增加了柴油机的可控参数，这也就进一步使得柴油机这个多输入多输出系统更为复杂化。日本船级社的一份不完全统计数据显示：当前船舶柴油机发生故障的概率为0.4x10-3次/时。又例如：某远洋船舶的柴油机由于曲轴断裂导致船舶失去动力，最终导致轮船沉没，直接经济损失达一亿元。

为了减少及避免上述情况的发生，对于柴油机运行状态的预测方法变得尤为重要[1]。在柴油机保障技术领域，柴油机运行状态故障预测技术是目前难度较大的技术。由于对于柴油机的监测困难，监测后的数据分析需要精密计算，绘制图表，导致通过数据趋势预测柴油机运行情况也变得不容易。与此同时故障预测技术也是机械设备实施状态维修(CBM-ConditionBasedMaintenance)技术之一，对于保障柴油机持久稳定运转、降低柴油机全寿命周期维护费用、增加柴油机利用率等拥有重要的目的和意义，主要体现在下面几个方面：

(1)保障人身、设备安全，预防事故发生；(2)为基于状态的维修(CBM)提供科学依据；（3）保证经济效益，时间序列从数学角度对柴油机的运行策略研究。

1.2 国内外对于主机状态预测的研究现状及趋势

运行状态故障是造成损失与危害的主要原因，而只有对与柴油机进行良好的监控

测，才能有效的预防故障的发生，从而减小甚至避免危险的产生。而当前如船舶柴油机这种大型旋转机械设备的故障预测技术是建立在多个现代学科交叉研究基础之上的新型技术，融合了机械动力学，机械故障诊断学，信号处理，数据挖掘和人工智能等多学科知识[2]。随着现代工业的发展和科技的进步，机械设备的状态监控与故障诊断正朝着数字化，智能化，自动化，集成化和网络化的在线检测与故障诊断发展.在信息化蓬勃发展的现在，国内外已经启动了对设备运行状态及故障的预测技术研究[3]。

在主机运动状态预测技术研究方面，美国机器失效防护技术学会下设了故障机理组等四个分组，积极从事了故障预测技术的研究和开发，并成功的将其应用于航空航天，军事等领域的机械设备中.

（1）美国的洛克希德公司在美国国防部的资助下以战斗机为背景提出了预测和健康管理技术（PHM）[4]的全新理念，而故障预测技术是实现这一全新理念的核心支持技术。

（2）美国，日本，加拿大等国家的专家和学者也开展了有关故障预测技术方面的研究工作,也取得了阶段性成果。麻省理工学院提出混合智能系统方案，对核发电发电机组进行在线早期故障监测；