A medida que los sistemas modernos de motores diésel marinos se vuelven cada vez más complejos, los métodos efectivos de monitoreo de condiciones son esenciales para garantizar un rendimiento óptimo y prevenir anomalías. Este documento propone un enfoque de monitoreo de condiciones basado en datos, diseñado específicamente para el sistema de lubricación de motores diésel marinos. A diferencia de los métodos tradicionales, el enfoque propuesto elimina la necesidad de modelado explícito y aprovecha un nuevo algoritmo de optimización para la eliminación de ruido en los datos. Además, se introduce un nuevo índice de monitoreo resistente al ruido para mejorar la fiabilidad del monitoreo. El documento se estructura en dos secciones principales para la validación. La primera sección aborda el preprocesamiento avanzado de datos, donde se emplea el Algoritmo de Búsqueda de Gorriones Mejorado (ISSA) para optimizar los parámetros de la Descomposición de Valor Singular Aleatorio (RSVD). Este paso minimiza efectivamente el ruido, reduce la intervención manual y maneja datos de alta dimensión. La segunda sección se centra en analizar las características de los datos utilizando la Teoría de Matrices Aleatorias (RMT) y establecer nuevos indicadores de monitoreo de condiciones para lograr resultados de monitoreo más fiables. La metodología propuesta captura las complejas relaciones entre las variables clave dentro del sistema, proporcionando un marco más robusto para el monitoreo de condiciones. Aplicado a un sistema de lubricación de motores diésel marinos, el método demuestra mejoras significativas en la inmunidad al ruido y la fiabilidad del monitoreo. Los análisis comparativos de los modelos de monitoreo de condiciones antes y después de la eliminación de ruido revelan que el error relativo del índice de monitoreo propuesto bajo diferentes amplitudes de ruido está dentro del 1%, sustancialmente más bajo que el de otros índices. Además, la precisión del monitoreo se mejora en un 4.95% cuando se emplea el índice propuesto para el monitoreo de condiciones del sistema.