1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1 选题的目的及意义

船舶主机是船舶的动力装置，是整个船舶的动力之源，是整个船舶的核心装置。主机的正常运行是船舶安全运行的保障，同时能减少排污，节省资金。及时发现并排除主机故障，能预防事故发生，保障船舶安全运行，也能实时监测主机运行状况，减少维修时间，节约维修成本，提高维修质量。本文旨在融合神经网络进行主机运行状态的监测，并进行主机维护信息的推送，以维护主机在最佳状态下运行。

1.2 国内外的研究现状分析

2. 研究的基本内容与方案

2.1 研究的主要内容：

(1)掌握神经网络的理论和方法。主要是了解各种神经网络的结构及其工作原理，并比较不同神经网络的差异及其应用场景。

(2)建立基于神经网络的主机运行状态预测模型。主要通过对数据进行分析，建立神经网络模型并对其精度和训练时间进行评价。

3. 研究计划与安排

2018年02月16日--03月25日: 调研、拟定提纲、完成《开题报告》。

2018年03月26日--03月31日: 分析数据集，提取特征量。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]侯晓凯. 基于神经网络的多状态网络设备故障预测的研究[d].山东大学,2014

[2]oihane c.basurko, zigor uriondo,condition-based maintenance for medium speed dieselengines used in vessels in operation,applied thermal engineering,volume80,2015,pages 404-412.

[3]张琪,吴亚锋,李锋.基于遗传神经网络的旋转机械故障预测方法研究[j].计算机测量与控制,2016,24(02):11-13