随着智能船舶和无人船舶的快速发展,近年来对船舶系统的可靠性、稳定性和安全性等方面不断提出了新的要求。对于船舶柴油机而言,由于建立一套完整的柴油机失效模型非常困难;相反,随着柴油机运行数据的获取越来越简单,因此相比于传统的故障诊断方法而言,对基于数据的故障诊断方法进行研究具有十分重要的现实意义。本文以VLCC模拟器中的燃油系统为研究对象,设计了一套包含故障数据检测、故障气缸识别和详细故障诊断的燃油系统故障诊断流程,并利用所采集到的燃油系统运行数据进行实验验证。本文主要的研究内容包括以下三个部分:（1）在燃油系统故障数据检测方面,本文引入主成分分析,并建立主成分分析模型,同时利用之前所采集到的燃油系统运行数据进行实验,实验结果表明,基于主成分分析的故障数据检测模型可以有效地对故障数据进行检测,并判断燃油系统是否处于故障运行状态,同时分析燃油系统各故障运行状态下的T~2统计量贡献率图和SPE统计量贡献率图可以为之后进行进一步的燃油系统故障诊断提供有价值的参考信息。（2）在燃油系统故障气缸识别方面,本文引入蚁群优化算法,在实现燃油系统故障数据检测之后,通过对蚁群聚类算法进行改进,同时将其应用在燃油系统中,并结合之前所采集到的燃油系统运行数据进行实验,实验结果表明,基于改进蚁群聚类算法的燃油系统故障气缸识别方法,不仅在运行时间上满足要求,而且在识别精度上也可以得到保证,说明其可以进一步地应用在实际场景中。（3）在燃油系统故障诊断方面,本文将鲸鱼优化算法引入其中,并利用该算法对支持向量机中的主要参数进行优化,以建立基于鲸鱼优化算法的支持向量机模型,同时结合之前的分析结果进行实验,实验结果表明,该模型不仅在诊断精度上可以得到保证,而且在建模效率上也优于其他优化方法,在实际应用场景中,利用该模型对燃油系统进行故障诊断是一种比较好的选择。综上所述,通过对这三部分的主要内容进行研究,并结合燃油系统的运行数据进行实验,实验结果表明,本文的方法可以有效地对柴油机燃油系统进行故障诊断。