规划识别(Plan Recognition)是近年来人工智能领域比较活跃的研究热点,它已经广泛应用于知识推理、自然语言识别和入侵检测等多个领域,并且取得了较好的研究成果。它的主要思想是根据观察到的Agent片段的、琐碎的现象,推出具有因果联系的,完整而全面的规划描述的过程。一个规划识别器推出的规划既能补充一些我们未观察到而又实际发生的现象同时还可以合理地推出Agent未来可能采取的动作。柴油机故障预测技术就是通过对机械设备所测信号的处理和分析,结合诊断对象的历史状况,来识别机械设备及其零、部件的实时状态,并预知有关异常、故障和预测其未来工作状况的技术。本文在总结和汲取别人研究成果的基础上,将规划识别引入船用柴油机故障预测领域。本文主要针对规划识别技术,以船用柴油机故障预测为背景,涉及以下方面工作:(1)对规划知识图模型进行改进,原有的知识图认为抽象关系节点的支持度为1,并且在解图SG ( solution graph )中唯一存在。然而,实际情况并非如此,抽象节点的各分支出现的可能性是不一样的,它们的出现存在概率性。因此,本文对规划知识图进行了改进,分析证明了改进后的规划知识图提高了预测准确度。(2)应用AVL Boost软件对低速二冲程柴油机5S50MC进行模拟,通过比较试验数据与模拟计算数据证明了该数据模型的可用性,给后续的故障规划预测提供了条件。(3)实现基于规划识别的船用柴油机故障预测系统原型,给出了实验结果与分析,进一步验证规划识别理论在故障预测领域的可行性。本文通过对规划识别理论预测能力的分析,开展基于规划识别的设备故障预测研究,最后实验证明该方法的可用性。一方面扩展了规划识别理论的应用空间;另一方面也丰富了设备故障预测技术领域的方法类型。