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为了满足公司对于远洋船舶更加有效监控的要求，应用BP神经网络对监控系统加以改进，使船舶远程监控系统发出预警信号，并能在船舶上报警。此时，相应参数识别码也能够第一时间到达岸上公司，岸上公司即能在最佳时间协助船舶对设备进行维修。BP神经网络在远程监控系统的应用分析过程中，以6缸柴油主机排气温度变化趋势为模型，利用BP神经网络良好的学习特性，建立了排气温度变化的持续升高预警模型及其他非预警模型。分析表明，此种方法适用于远洋船舶的远程故障监测及船舶系统故障预测。