风险预警是当前船舶管理的研究热点。本文以船舶机务安全管理为研究对象,建立了船舶机务系统风险分析的理论框架,研究了风险预警体系的构建以及体系中涉及的风险源识别、系统风险诊断和风险预测等策略和方法,并通过实例验证了这些策略方法的实效性,具有重要的理论意义和应用价值。(1)本文从分析概念入手,对机务事故、机务风险等概念进行了解释,结合相关行业标准和本文的研究思路,将风险进行了分类和相互比较。在“人、机、环境、管理”的关系模型基础上,阐明了机务危险源作用机理和层次模型；在系统非优理论和自组织理论基础上,建立了机务安全系统发展的自组织模型。综合上述理论基础,根据资深专家及船员的船舶管理经验与航运公司的设备管理要求,构建了船舶机务风险预警管理系统的基本框架。(2)危险源识别是船舶机务风险预警的首要问题,根据危险源辨识的技术需求和知识需求,本文将状态辨识和知识工程的思想引入到危险源识别,构建了基于知识工程的风险源辨识策略和方法体系,根据相关技术程序和步骤,详细阐述了知识运用,知识表达,知识获取等方法的运用。在知识运用上结合风险辨识的程序采取案例推理技术；在知识获取方法上利用基于信息熵的决策树对风险源监测实例进行知识挖掘,采取了C4.5算法度量风险源监测实例表中各条件属性对状态识别的重要性,并结合实例进行说明。(3)船舶机务系统中的潜在隐患风险处于经常性的变化和不稳定状态,相应的风险分析中存在模糊性。为此,论文引入系统分析方法对机务安全系统进行风险诊断,制定了系统非优判别方法和程序。以安全管理体系子系统为例,先使用聚类分析方法中的K-均值聚类方法和分层聚类方法,根据监测样本之间的相关性,将样本的各种非优状态聚成几个典型类别,然后用集对分析方法分析待识别系统与典型系统之间联系的确定性与不确定性,从而确定其所处属的状态类别,实现了集定量和定性信息于一体的辨识效果。(4)风险预测是风险预警体系中的关键环节,本文根据目前船舶机务风险预测的任务和需求繁多现状,归纳出单设备风险和总体设备风险两种主要模式。从分析设备风险机理着手,制定了客观和科学的预测指标体系；结合国际海事公约、法规的相关规定以及PSC对船舶适航性的检查要求,确定风险等级标准；最后采用BP神经网络方法,建立了相应的风险预测模型。(5)进一步对机务安全系统的风险预警应急过程进行了分析,运用系统工程理论对船舶机务安全系统的自组织演化过程进行了分析,总结了船舶风险预先控制原则,在此基础上提出了对各种船舶事故现象具有预防和矫正功能的“自组织”的机务风险预警应急管理机制,设计了相应的系统运转模式,包括组织机构、数据结构、预警信号输出方式等。本着科学性、实用性、可操作性的原则,利用Access, Excel和VB6.0,以船舶管理公司的信息管理平台为基础,编制了基于船舶机务风险预警管理系统应用软件,有效克服了传统管理的不足之处。