1.一种面向工况切换的船舶柴油机热工参数估计方法。其特征在于，该方法针对常见的不同工况分别采集关键的热工参数，随后通过多项式拟合分别分析转速、排气温度、功率这三种典型热工参数与变化的负荷工况之间的关系曲线并给出拟合曲线效果图，再通过多项式拟合分别分析转速、排气温度、功率与变化的推进工况之间的关系曲线并给出拟合曲线效果图，实现工况切换条件下的热工参数估计。具体包括以下步骤：步骤S1：在不同工况下，采集柴油机台架实验台工作过程中转速、排气温度、功率变量的数据并进行预处理；

对柴油机不同工况的状态参数进行采集和处理。所述的不同工况具体指：为了更好地拟合工况与转速、排气温度、功率之间的关系时，也使得拟合的结果更接近真实状态，分别对于推进和负荷工况不同的数据进行采集和处理。另外，由于台架实验的排气温度在采集过程中常常存在异常点(即读数明显高于正常水平)，对于此类异常数据可以直接使用上一检测时刻的值代替。

步骤S2：在变化的负荷工况下，采用多项式拟合建立其与典型热工参数之间的关系曲线模型，以平均绝对百分比误差(MAPE)评估拟合的效果；

为保证采集过程中剩余的其他热工参数保持稳定，本专利在采集负荷工况下的过程数据时保持发动机以恒定的转速工作，以模拟船舶负载工作时船速不变的情形；

针对变化的负荷工况拟合其与排气温度之间的关系曲线，结果如下：‑4 3 2

T＝4.1935*10 t‑0.0811t+5.9992t+161.4392其中，T为排气温度(degC)，t为负荷工况；经过计算，所得结果曲线与实际监测数据之间的MAPE＝0.52％；

针对变化的负荷工况拟合其与功率之间的关系曲线，结果如下：

3 2

P＝‑0.0073t+1.2661t‑29.8399t+1014.3385其中，其中P为功率(kW)，t为工况；经过计算，所得结果曲线与实际监测数据的MAPE＝

3.87％；

步骤S3：在变化的推进工况下，采用多项式拟合建立其与典型热工参数之间的关系曲线模型，以MAPE指标评估拟合的效果；

针对变化的推进工况拟合其与转速之间的关系曲线，结果如下：2

n＝‑0.0067t+1.6392t+47.2291其中，n为转速(r/min)，t为推进工况；经过计算，所得结果曲线与实际监测数据的MAPE＝14.6％；

针对变化的推进工况拟合其与排气温度之间的关系曲线，结果如下：‑4 3 2

T＝5.1058*10 t‑0.124t+10.6154t+25.7013其中，T为排气温度(degC)，t为推进工况；经过计算，所得结果曲线与实际监测数据的MAPE＝7.69％；此外，采用多项式拟合的方式可以减少最终模型参数，降低模型的复杂度，提升计算效率。

针对变化的推进工况拟合其与功率之间的关系曲线，结果如下：

3 2

P＝‑0.0165t+2.8921t‑112.8566t+1960.5187其中，P为功率(kW)，t为推进工况；经过计算，所得结果曲线与实际监测数据的MAPE＝

2287％。

2.根据权利要求1所述的一种变工况情形下的船舶柴油机热工参数估计方法，其特征在于，所述的步骤S2和S3中：所述的多项式拟合是计算输入变量(x)高次项(本专利最高采用输入变量的三次项)的线性组合，表达式具体如下：其中， 表示基于输入变量x和参数w的估计值，wi表示目标参数。所得的模型可以像线性模型一样高效的运算，同时使得模型可以适用于全工况的情形下。使用平方误差和作为损失函数，表达式如下：其中，E(w)表示结果损失，N表示测试样本数，xn表示第n个测试样本数据，tn表示第n个测试样本的实际标签，当损失函数取最小值时便得到最优的估计模型。