节能减排技术在船舶行业越来越占有重要的地位,为了应对国际海事组织提出的各项国际公约及相关行业法规的要求,中低速大功率船舶柴油机SCR系统的设计研究越发重要,本文结合国家支撑计划课题“船舶低速大功率柴油机排放处理技术研究”,目的是设计研究船舶中低速大功率柴油机SCR智能监控系统,实现SCR系统的数据处理、保存和显示以及智能故障诊断。首先,本文从SCR系统NOx传感器测不准的实际情况出发,设计了基于多传感器数据融合算法的信号处理技术。多传感器组各自同时独立的采集数据,通过融合算法进行融合运算,融合结果作为检测结果。本文使用概率置信距离测度定义了新的支持度矩阵,通过支持度矩阵的特征值和特征向量提取支持度矩阵的综合支持度信息,动态的选取最优传感器组和最优权向量进行加权融合,数字仿真表明该算法具有较强的鲁棒性,能够动态的识别出现故障和误差较大的传感器,将其排除在最优传感器组之外,融合精度较高。其次,对于SCR故障诊断问题进行了研究。设计了支持向量机故障诊断技术方案,通过遗传算法动态的从训练集中学习方差参数g和惩罚权重C,大幅度的提高了支持向量机故障诊断的准确度和可信度,采用主元分析算法进行降维处理,加快学习和训练的速度。引入二叉树模型进行分层分类,解决了支持向量机的多分类问题。数字仿真表明该诊断算法诊断分类精度较高,诊断可信度较好。实现了智能故障诊断,并且能够最大限度的减少故障诊断中的人为因素和人为操作,在线动态的选取有关参数。最后,设计实现了船舶中低速大功率柴油机SCR智能监控软件。建立了数据访问服务器,设计实现了串口通信,在多客户端的情形下大大减少了系统开发的难度。之后设计了显控软件,实现了数据的读取、存储故障诊断等人机交互功能。仿真实验表明监控软件能够较为直观的显示和存储检测数据,并且能够进行较为可信的智能故障诊断,诊断精度较高。