1、為提高船舶運行效率，船舶機艙的機械設(shè)備越來越趨于自動化和智能化，與此同時機艙的機械設(shè)備故障產(chǎn)生機理復(fù)雜多變，船用主機作為船舶最重要的核心裝備，一旦發(fā)生故障對船舶而言是影響極大。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的飛速發(fā)展，已廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域，尤其是在海量數(shù)據(jù)提取隱藏知識的巨大優(yōu)勢。因此將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和故障診斷技術(shù)相結(jié)合應(yīng)用到船舶機艙，從海量的歷史運行數(shù)據(jù)中提取相應(yīng)的診斷知識，實現(xiàn)對機艙中的船用主機進行智能的故障診斷。
　　本文將數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹

2、算法引入到船用主機進行故障診斷當中，詳細介紹了數(shù)據(jù)挖掘、決策樹算法基本理論，總結(jié)提煉出進行數(shù)據(jù)挖掘的一般過程和數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)常見構(gòu)成。然后通過實驗室某VLCC油輪模擬器模擬在第7缸噴油器運行正常、噴孔磨損、噴孔堵塞、噴油正時提前、噴油正時延后運行狀態(tài)。在各狀態(tài)下分別進行30次實驗，共采集150組實驗樣本數(shù)據(jù)，對樣本數(shù)據(jù)進行離散化處理。分別在30組中隨機選擇20組作為訓練集，其余作為測試集。用python語言編寫決策樹算法程序，將訓練集輸入