引言 基于互联网和大数据的船舶运维管理系统是一种先进的管理系统，可以利用互联网和大数据的集中分析能力和强大的数据采集能力等，对船舶的运维数据进行实时的监测，并同步到管理系统平台上，有助于运维管理人员及时发现船舶运维过程中存在的问题，及时采取有效的措施予以解决，以此减少由于运维不到位所造成的设备故障问题，减少船舶运维风险，提高船舶运维管理效率与质量。 1 船舶运维管理数据的采集和整理 船舶在航行的过程中远离陆地，一旦出现运行故障导致船舶停运就会造成十分严重的后果，影响到船舶上人员的生命健康安全。另外，船舶航行的时间通常比较长，设备长期运行容易受到外界环境的影响而发生故障，从而影响到船舶的正常航行[1]。 在传统的船舶运维管理工作中，需要使用人工去依次检查船舶航行过程中各个设备的运行状况，并且凭借工作去预测船舶运维问题，找到问题的原因并采取针对性措施予以应对，人为影响因素较多，整体的运维管理效果一般。而基于互联网和大数据的船舶运维管理系统应用，则可以利用先进的科学技术去自动判断船舶设备是否存在故障隐患，并且提示运维管理人员故障的类型，有效提高了船舶运维管理的效率，并且这种相对智能化的运维管理系统具有人工所不具备的时效性以及准确性，可以实时获取各个设备的运行数据，并实现实时整理，为运维管理提供必要的数据支持。运维管理系统的应用可以实现对设备运行状态参数、工况数据、航线环境参数的实时采集和整理，并分析其数据参数与正常状态下标准的差值，以此去准确的判断设备运行状况，提前做出预警或安全防护工作。 2 船舶设备衰退的预测 在应用基于互联网和大数据的船舶运维管理系统时，管理人员可以通过系统实时采集并整理的数据去建造运维管理模型，设计科学的运维对比集合，通过分析设备变量之间的差值、变量分布以及变量相关性等，找到船舶运维管理数据之间的高相关以及共线性特征，利用决策树理论构建一个树形的函数模型，以此为基础预测船舶设备的衰退情况。 这种船舶设备衰退的预测计算方式需要通过三个步骤完成：第一，将采集和整理后的设备信息纳入对比集合，并根据一定的规则进行分类，建立决策树模型[2]。第二，利用测试集合去评估决策树模式预测船舶设备衰退的准确性，如果准确率达到预期标准的话，则可以应用该决策树模型去针对未知类的待测船舶设备数据集合进行预测。第三，决策树模型的宽度控制需要使用到临界值去测定，而熵是由船舶设备手册中规定的设备参数变化范围表示，如果船舶设备的熵值超出了这个规定的范围，则证明船舶设备的运行状况是不良的，存在故障隐患或者已经发生故障，需要进行维修或者更换故障的零部件等。 3 船舶运维管理监控技术应用 船舶运维管理系统的有效应用需要使用到监控技术和信息通信技术等，以此实现对船舶运维数据信息的实时采集和及时反馈。在应用船舶运维管理监控技术的时候，其主要管理的内容包括了用户信息、船舶设备信息、船舶航行信息、船舶相关参数信息等。在操作者登录船舶运维管理系统的时候，监控技术会在第一时间对操作者的身份进行认定，只有注册过的用户才能登录成功并操作运维管理系统，而用户名不存在或者登录密码错误的操作者则步伐访问运维管理系统，无法影响到船舶的设备运行和船舶的航行参数等[3]。 船舶运维管理监控技术的应用保证了管理人员可以对全部的船舶设备进行同时在线监控，并实施的获取监控设备反馈回来的设备运行数据信息，并组成船舶设备运维管理数据库，为管理人员决策提供数据参数支持[4]。大数据时代可以实现海量数据的存储和分析处理，船舶运维管理可以将以往的航行数据以及设备运行状况数据等统统保存在数据库中，并随时随地的开展数据参数比对，如果发现数据参数差值较大，则可能存在风险问题，可以自动报警，开始自我维护和自动修复等。 4 船舶运维管理系统的发展趋势 目前，基于互联网和大数据的船舶运维管理系统在应用的过程中获得了良好的管理效果，实现了船舶运行监控、设备故障实时监测以及报警、设备运维可视化显示等，极大地提高了船舶运维管理的效率与质量[5]。在今后的研究和发展过程中，船舶运维管理系统的应用会朝着高度自动化、智能化的方向发展，会不断扩大运维管理的覆盖面积，实现船舶航行过程中的一体化管理，并且可以通过管理终端的可视化技术、建模模拟技术以及VR技术等，对船舶航行的状况以及各个设备的运行情况等进行直观的显示，让管理人员更加清晰地观察到船舶的实际动态，进一步提高船舶运维管理的智能化和自动化水平，提高船舶航行的安全性和稳定性。 5 结语 总之，基于互联网和大数据的船舶运维管理系统在应用的过程中，可以借助先进科学技术的管理优势，提高数据信息采集、整理、分类、分析以及处理的效率，并且构建相关的数据库，在运维管理中实时开展动态数据信息监测和比对工作，以此预测船舶航行参数以及设备的运行状况，以便及时发现故障问题并给予积极的应对，降低船舶设备故障发生率，提高运维管理水平，确保船舶的安全航行。 [1]杨茜,徐鹏飞.基于互联网和大数据的船舶运维管理系统[J].舰船科学技术,2018,40(02):70-72. [2]花爱兵.基于大数据的智能运维管理系统研究与实现[J].信息通信,2017(11):244-245. [3]杨丽.大数据与B/S技术在船舶自动运维系统中的应用[J].舰船科学技术,2018,40(16):119-121. [4]毛开梅.大数据智能运维系统设计及应用[J].电子测试,2018,395(14):64-65. [5]陈弓.基于大数据的智能船舶研究[J].江苏船舶,2018,35(1):1-3. 引言基于互联网和大数据的船舶运维管理系统是一种先进的管理系统，可以利用互联网和大数据的集中分析能力和强大的数据采集能力等，对船舶的运维数据进行实时的监测，并同步到管理系统平台上，有助于运维管理人员及时发现船舶运维过程中存在的问题，及时采取有效的措施予以解决，以此减少由于运维不到位所造成的设备故障问题，减少船舶运维风险，提高船舶运维管理效率与质量。1 船舶运维管理数据的采集和整理船舶在航行的过程中远离陆地，一旦出现运行故障导致船舶停运就会造成十分严重的后果，影响到船舶上人员的生命健康安全。另外，船舶航行的时间通常比较长，设备长期运行容易受到外界环境的影响而发生故障，从而影响到船舶的正常航行[1]。在传统的船舶运维管理工作中，需要使用人工去依次检查船舶航行过程中各个设备的运行状况，并且凭借工作去预测船舶运维问题，找到问题的原因并采取针对性措施予以应对，人为影响因素较多，整体的运维管理效果一般。而基于互联网和大数据的船舶运维管理系统应用，则可以利用先进的科学技术去自动判断船舶设备是否存在故障隐患，并且提示运维管理人员故障的类型，有效提高了船舶运维管理的效率，并且这种相对智能化的运维管理系统具有人工所不具备的时效性以及准确性，可以实时获取各个设备的运行数据，并实现实时整理，为运维管理提供必要的数据支持。运维管理系统的应用可以实现对设备运行状态参数、工况数据、航线环境参数的实时采集和整理，并分析其数据参数与正常状态下标准的差值，以此去准确的判断设备运行状况，提前做出预警或安全防护工作。2 船舶设备衰退的预测在应用基于互联网和大数据的船舶运维管理系统时，管理人员可以通过系统实时采集并整理的数据去建造运维管理模型，设计科学的运维对比集合，通过分析设备变量之间的差值、变量分布以及变量相关性等，找到船舶运维管理数据之间的高相关以及共线性特征，利用决策树理论构建一个树形的函数模型，以此为基础预测船舶设备的衰退情况。这种船舶设备衰退的预测计算方式需要通过三个步骤完成：第一，将采集和整理后的设备信息纳入对比集合，并根据一定的规则进行分类，建立决策树模型[2]。第二，利用测试集合去评估决策树模式预测船舶设备衰退的准确性，如果准确率达到预期标准的话，则可以应用该决策树模型去针对未知类的待测船舶设备数据集合进行预测。第三，决策树模型的宽度控制需要使用到临界值去测定，而熵是由船舶设备手册中规定的设备参数变化范围表示，如果船舶设备的熵值超出了这个规定的范围，则证明船舶设备的运行状况是不良的，存在故障隐患或者已经发生故障，需要进行维修或者更换故障的零部件等。3 船舶运维管理监控技术应用船舶运维管理系统的有效应用需要使用到监控技术和信息通信技术等，以此实现对船舶运维数据信息的实时采集和及时反馈。在应用船舶运维管理监控技术的时候，其主要管理的内容包括了用户信息、船舶设备信息、船舶航行信息、船舶相关参数信息等。在操作者登录船舶运维管理系统的时候，监控技术会在第一时间对操作者的身份进行认定，只有注册过的用户才能登录成功并操作运维管理系统，而用户名不存在或者登录密码错误的操作者则步伐访问运维管理系统，无法影响到船舶的设备运行和船舶的航行参数等[3]。船舶运维管理监控技术的应用保证了管理人员可以对全部的船舶设备进行同时在线监控，并实施的获取监控设备反馈回来的设备运行数据信息，并组成船舶设备运维管理数据库，为管理人员决策提供数据参数支持[4]。大数据时代可以实现海量数据的存储和分析处理，船舶运维管理可以将以往的航行数据以及设备运行状况数据等统统保存在数据库中，并随时随地的开展数据参数比对，如果发现数据参数差值较大，则可能存在风险问题，可以自动报警，开始自我维护和自动修复等。4 船舶运维管理系统的发展趋势目前，基于互联网和大数据的船舶运维管理系统在应用的过程中获得了良好的管理效果，实现了船舶运行监控、设备故障实时监测以及报警、设备运维可视化显示等，极大地提高了船舶运维管理的效率与质量[5]。在今后的研究和发展过程中，船舶运维管理系统的应用会朝着高度自动化、智能化的方向发展，会不断扩大运维管理的覆盖面积，实现船舶航行过程中的一体化管理，并且可以通过管理终端的可视化技术、建模模拟技术以及VR技术等，对船舶航行的状况以及各个设备的运行情况等进行直观的显示，让管理人员更加清晰地观察到船舶的实际动态，进一步提高船舶运维管理的智能化和自动化水平，提高船舶航行的安全性和稳定性。5 结语总之，基于互联网和大数据的船舶运维管理系统在应用的过程中，可以借助先进科学技术的管理优势，提高数据信息采集、整理、分类、分析以及处理的效率，并且构建相关的数据库，在运维管理中实时开展动态数据信息监测和比对工作，以此预测船舶航行参数以及设备的运行状况，以便及时发现故障问题并给予积极的应对，降低船舶设备故障发生率，提高运维管理水平，确保船舶的安全航行。参考文献[1]杨茜,徐鹏飞.基于互联网和大数据的船舶运维管理系统[J].舰船科学技术,2018,40(02):70-72.[2]花爱兵.基于大数据的智能运维管理系统研究与实现[J].信息通信,2017(11):244-245.[3]杨丽.大数据与B/S技术在船舶自动运维系统中的应用[J].舰船科学技术,2018,40(16):119-121.[4]毛开梅.大数据智能运维系统设计及应用[J].电子测试,2018,395(14):64-65.[5]陈弓.基于大数据的智能船舶研究[J].江苏船舶,2018,35(1):1-3.

文章来源：船舶标准化与质量 网址: http://cbbzhyzl.400nongye.com/lunwen/itemid-18140.shtml

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