船舶设备故障预测和维护管理方法分析

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Abstract

船舶设备故障预测及维护管理技术的发展为海运行业带来了革命性变化。传统的定期维护和事后维修模式已无法满足现代船舶高效运营的需求，恶劣的海洋环境使设备故障风险持续上升。基于条件的监测技术通过实时数据采集，能够提前识别设备异常状态，预测性维护技术结合人工智能算法，可将设备故障率降低37%，延长大修间隔30%。数字化维护管理系统通过集成传感器网络与云计算和机器学习技术，实现了设备状态的智能诊断及预警。实验验证表明，综合应用预测性维护技术的船舶，维护成本可降低22%，设备可靠性显著提升，为船舶行业的智能化发展提供了重要技术支撑。

Keywords

船舶设备

故障预测

维护管理

基于条件监测

预测性维护

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