随着社会工业生产、医疗交通和国防军事等领域的全面升级,设备监控和故障分析技术得到广泛的应用。由于工业生产的复杂性,难以建立精确的数学模型来进行故障的诊断和预测,因此,根据设备运行的历史数据来诊断设备的故障类别,并预测设备性能趋势的数据驱动方法,受到了业界的广泛关注。本文以某船舶核动力装置运行数据管理与分析系统的开发为背景,考虑到数据的保密性,本文以田纳西-伊斯曼(TE)工业数据为示例,对核动力装置的故障诊断与预测进行研究。针对核动力装置运行数据的数量大、维度高、关联性强等特点,采用主成分分析法(PCA)提取数据的特征信息,降低数据的维度,简化计算复杂度,提高分析准确度。对于故障诊断问题,对比分析了Fisher判别法(FDA)和核Fisher判别法(KFDA)两种数据分类方法,研究了故障的多分类问题,并采用遗传算法优化核Fisher判别法(GA-KFDA),提高了故障诊断的准确率。对于故障预测问题,本文使用支持向量回归方法(SVR)对故障的时间序列数据建立了支持向量回归模型,实现了故障的预测,并进一步采用遗传算法(GA)优化支持向量回归模型的核函数参数,提出了GA-SVR模型,验证了GA-SVR算法对于数据预测的良好性能。最后将PCA特征提取方法、GA-KFDA算法和GA-SVR算法集成到了某船舶核动力装置运行数据管理与分析系统中,实现了核动力装置运行数据的管理、故障诊断与故障预测的功能。