在船舶的关键机械设备上安装各种传感器,如振动传感器、温度传感器、压力传感器、油液传感器等,实时采集设备的运行数据,包括振动频率、振幅、温度、压力、油液成分和品质等。将传感器采集到的数据传输到船舶监控系统的数据分析平台,利用基于大数据分析、人工智能和机器学习的故障诊断算法,对采集到的数据进行实时分析和处理。这些算法会建立设备正常运行的模型和特征库,当监测数据出现与正常模型偏离的情况时,系统会进行预警,并根据偏离程度和故障模式库,判断潜在故障的类型和严重程度。同时,系统还可以设置不同级别的预警阈值,当数据超过较低阈值时,发出一般预警,提示船员关注设备运行状态;当数据超过较高阈值时,发出紧急预警,提醒船员立即采取措施,如停机检查或维修,以避免故障进一步恶化,导致设备损坏或船舶安全事故。