TCSNAME 059-2023 船用设备智能集成与远程运维系统 第 3 部分：视情维护

在解读TCSNAME 059-2023《船用设备智能集成与远程运维系统 第3部分：视情维护》时，我们可以聚焦于“视情维护策略制定”这一核心内容。相较于旧版标准，新版标准在数据采集精度要求、数据分析模型选择以及维护决策流程上有了显著提升。

以“数据分析模型的选择”为例，新版标准提出应根据设备类型、运行环境及历史故障数据来确定适合的数据分析模型。例如，对于螺旋桨推进器这类高负载旋转部件，推荐使用基于物理机理的健康评估模型结合机器学习算法。具体应用方法如下：

首先，收集螺旋桨推进器的关键性能参数如振动频率、温度变化等原始数据，并通过预处理去除噪声干扰。接着，建立反映推进器工作状态的特征向量，并利用PCA（主成分分析）技术降低维度。然后，分别构建基于物理定律的数学模型和随机森林回归模型，前者用于捕捉基本的物理规律，后者则擅长处理复杂的非线性关系。最后，将两种模型输出结果融合，形成综合预测值，以此为依据制定视情维护计划。

此外，还需注意的是，在实际操作中要定期更新模型参数，确保其适应最新的运行条件和技术发展。通过这样的方式，可以更准确地判断推进器何时需要维修或更换，从而提高船舶运营效率并降低维护成本。