1）船舶机舱监测和控制：船舶机舱自动化数据可以用于实时监测机舱内各种参数的变化，并通过自动化控制系统对机舱进行自动化控制，以确保船舶在航行过程中的安全性和稳定性。例如，当机舱内的液位或温度超出预设范围时，控制系统可以自动调节液位或温度，以保证船舶正常运行。 2）船舶维护和故障诊断报警：船舶机舱自动化数据可以用于监测船舶的各种设备和部件的状态，预测并及时报警提示处理故障。例如，当系统判定机舱内某个设备的参数异常或可能异常时，系统可以自动发出警报，并提供相关的诊断信息，以便维修人员及时处理。
1）数据准备： 针对接收到的主机数据工作负载、主机转速等原始数据，首先进行去噪处理，移除任何异常值或噪声。然后，对于缺失的数据，采用插值或其他方法进行填充。此外，对数据进行标准化或归一化，以确保所有数据都在相同的尺度上。 2）特征提取和选择： 基于预处理后的数据，进行特征提取和选择。选择与船舶机舱性能和状态量最相关的特征（主机转数、各位置压力温度等），这些特征可以提供最大的信息量。另外，利用特征工程模型，例如主成分分析（PAC）或特征重要性评估模型，来进一步优化特征选择。 3）数据训练：利用人工智能网络神经算法模型来处理系统产生的时序数据，在投喂典型故障数据的基础上，训练模型产生故障预测报警功能，当模型预测到某个阈值以上的故障概率时，可以触发报警。4）通过对原始数据进行监控，用过模型训练、阈值设置等方式，最终通过字段报警日期时间、报警类型、恢复时间、事件类型、通道号、报警值、限值、恢复值、操作者，分组名称等字段对数据按照时序进行记录，并得出VarComme结果来描述报警具体属性。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
报警日期时间 |
-- | -- |
报警类型 |
-- | -- |
恢复时间 |
-- | -- |
事件类型 |
-- | -- |
通道号 |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 报警日期时间 | 2022-4-15 16:08:52,2022-4-15 16:08:52 |
| 报警类型 | CommError,1 |
| 恢复时间 | 2022-4-15 16:11:06, 2022-4-15 16:11:06 |
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
http://localhost:3001/api/v1/datasets/4921