【摘要】针对船舶主机零件磨损监测问题，将油液的光谱数据建立成为时间序列的函数，然后依据 BP神经网络的分析手段，对主机内润滑油中的铁元素含量进行了预测，进行了预测模型的建立，最后，运用遗传算法改进了 BP 神经网络，提高了预 测值的精度和稳定性。实验结果表明，遗传神经网络的预测精度显著高于 BP 网络，该方法可以用于船舶主机的磨损监测。