1.一种船舶综合性能监测方法，其特征在于，包括：快速性性能监测过程以及成本效能监测过程；

其中，快速性性能监测过程包括如下步骤：

步骤A1：构建船舶数学模型，并对船舶数学模型进行优化，具体优化为：通过包含一组待辨识未知数的四元四次多项式构建船舶总阻力系数对船舶总阻力进行优化；

通过包含另一组待辨识未知数的三元两次多项式构建转矩系数；

通过包含第三组待辨识未知数的三元两次多项式构建推力系数；

步骤A2：获取船舶实时数据，并将三组待辨识未知数的取值范围分别划分为数个取值区间；

步骤A3：通过改进的遗传算法，根据船舶实时数据和船舶数学模型，同时获取在待辨识未知数各取值区间中的最优解，将最小的最优解作为最终解；

步骤A4：通过最终解对应的三组待辨识未知数的取值，计算船舶数学模型中船舶的各实时参数，完成船舶快速性性能监测；

成本效能监测过程，包括：

通过如下公式计算成本效能：

I＝EF/W

式中，E为海军系数的改变程度；F为监测系统功能指标改变程度；W为监测系统成本。

2.如权利要求1所述的船舶综合性能监测方法，其特征在于，所述船舶总阻力公式为：式中，CT为船舶总阻力系数；ρ为流体密度；S为湿表面积；V为航速；

其中，所述船舶总阻力系数的公式为：

式中，a1、a2为第一组待辨识未知数；V为航速，g为重力加速度，L为船的特征长度；

所述转矩系数的公式为：

式中，J为进速系数；β0、β1、β2为第二组待辨识未知数；

所述推力系数的公式为：

2

KT＝β3+β4×J+β5×J

式中，J为进速系数；β3、β4、β5为第三组待辨识未知数。

3.如权利要求1所述的船舶综合性能监测方法，其特征在于，所述改进的遗传算法中的目标函数为：其中，

式中，a1、a2为第一组待辨识未知数；V为航速，g为重力加速度，L为船的特征长度；J为进速系数；β0、β1、β2为第二组待辨识未知数；β3、β4、β5为第三组待辨识未知数；ω为半流分数；ρ为流体密度；S为湿表面积；Ps为主机功率，ηs为轴系效率，ηR为相对旋转效率；n为转速，D为螺旋桨直径；t为推力减额分数。

4.如权利要求1所述的船舶综合性能监测方法，其特征在于，所述系统功能指标的公式为：L1 L2 L3 L4 L5

R＝X Y Z Q N ，

式中，X为收集效能；Y为信息处理效能；Z为监视效能；Q为智能化程度；N为咨询服务能力；L1×L2×L3×L4×L5＝1

5.如权利要求4所述的船舶综合性能监测方法，其特征在于，所述成本效能具体计算公式为：L1 L2 L3 L4 L5

I＝EF/W＝ΔK(ΔX ΔY ΔZ ΔQ ΔN )/(WP+WI+WM)式中，△K为海军系数的改变程度；△X为收集效能的改变程度；△Y为信息处理效能的改变程度；△Z为监视效能的改变程度；△Q为智能化程度的改变程度；△N为咨询服务能力的改变程度；WP为购买成本；WI为安装成本；WM为运维成本。

6.如权利要求1所述的船舶综合性能监测方法，其特征在于，所述监视效能中的传感器效能的获取方式为：通过模糊综合评价函数获取传感器效能：

式中，η为隶属度值；U1为传感器设备指标权重，U2传感器设备成本权重；U11为振动传感器精度权重；U12为压力传感器精度权重；U13为加速度传感器精度权重；U14为流速传感器精度权重；U15为水深传感器精度权重；U16为水质传感器精度权重；U17为超声波风速风向仪精度权重；U18为水温传感器精度权重；U19为其他监测设备精度权重；U21分为振动传感器成本权重，U22为压力传感器成本权重,U23为加速度传感器成本权重，U24为流速传感器成本权重，U25为水深传感器成本权重，U26为水质传感器成本权重,U27为超声波风速风向仪成本权重，U28为水温传感器成本权重，U29为其他监测设备成本权重。

7.如权利要求1所述的船舶综合性能监测方法，其特征在于，所述收集效能中的数据传输效能的获取方法为：通过模糊综合评价函数获取数据传输效能：

H(CX)＝U3·(U31·η31+U32·η32+U33·η33+U34·η34)+U4.(U41·η41+U42·η42+U43·η43+U44·η44)式中，η为隶属度值；U3为数据传输设备指标权重；U4为数据传输设备成本权重；U31为数据传输速率权重；U32为网络延迟权重；U33为数据传输可靠性权重；U34为系统兼容性权重；U41为软硬件无线通信搭建成本权重；U42为网络服务费用权重；U43为数据安全技术成本权重；

U44为维护和升级成本权重。

8.如权利要求1所述的船舶综合性能监测方法，其特征在于，所述智能化程度中的智能控制效能的获取方法为：通过模糊综合评价函数获取智能控制效能：

H(KZ)＝U5·(U51·η51+U52·η52+U53·η53+U54·η54)+U6.(U61·η61+U62·η62+U63·η63)式中，η为隶属度值；U5为智能控制设备指标权重；U6为智能控制成本权重；U51为自动化水平权重；U52为精确度权重；U53为可靠性权重；U54为响应速度权重；U55为系统集成性权重；

U61为能源消耗成本权重；U62为保险和风险管理费用权重；U63为维护和升级成本权重。

9.如权利要求6‑8中任一所述的船舶综合性能监测方法，其特征在于，各所述权重的获取方法包括如下步骤：步骤B1：设置两个权重之间数个相对重要性等级值；

步骤B2：构建方阵表格，模糊综合评价函数中的各权重作为方阵表格中的表头与索引，方阵表格中的元素值为行列对应的两个权重之间的相对重要性等级值；

步骤B3：对方阵表格进行归一化处理，具体公式为：式中，M1为方阵表格；i、j分别为行列；

步骤B4：对归一化后的方阵表格的特征向量进行归一化处理，具体公式为：步骤B5：将步骤B4获得的特征向量中的各元素逐一作为各权重值。