随着智能船舶1.0研发专项的开展,船舶动力系统中故障诊断系统的开发尤为重要。故障诊断系统可以实现设备由传统的定期维护事后维护向基于状态的智能使用与智能维护的转变,从而保障船舶设备全寿命周期高效运行,同时降低运行维护成本。故障诊断系统需要故障原因与故障现象的一一对应关系来提供支持,基于仿真技术开展故障模拟研究,可以节省成本,成为目前故障诊断系统开发的重要环节。本文基于MATLAB/Simulink仿真平台建立可以用于故障模拟的低速机稳态仿真模型,其中包括气缸工作过程、进气系统、排气系统、涡轮增压器和中冷器这五个模块,并将100%、75%、50%、25%这四个工况下仿真结果与试验数据进行了对比分析。设置了低速机活塞顶部积碳、喷油提前和滞后、空气滤清器堵塞、涡轮格栅堵塞、中冷器冷却度下降六种常见的故障,分析其输出参数随故障源的变化规律,为故障诊断提供支持。基于故障模拟所提供的故障样本集,本文用84组数据训练出可用故障诊断的RBF神经网络模型,向训练完成的神经网络中输入指定的低速机出现故障的主要性能参数,根据输出结果判断故障模拟所提供的故障样本集是否完整。最终,根据输入的指定性能参数确定了故障所在的位置,判断了故障模拟提供的故障样本集是完整的。最后,本文建立了故障模拟的低速机动态仿真模型,在低速机稳态仿真模型的基础上,增加了螺旋桨、转动平衡和调速器模型。将低速机动态过程仿真结果与实验值进行对比分析。在确保动态模型准确的基础上,模拟了活塞顶部积碳故障和喷油提前与延迟故障的动态变化规律,分析输出参数随故障源的动态变化规律,为低速机动态过程的故障诊断提供支持与帮助。