基于数据驱动的纯电动船舶故障识别方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着全球能源结构的调整和环保要求的提高，纯电动船舶作为一种绿色、环保的新型船舶，近年来得到了快速发展。

然而，由于纯电动船舶系统复杂、集成度高，其运行可靠性面临着巨大挑战。

一旦发生故障，将会对船舶航行安全和经济效益造成严重影响。

2. 本选题国内外研究状况综述

船舶故障诊断技术发展至今，经历了从基于经验的故障诊断到基于模型的故障诊断，再到基于数据驱动的智能故障诊断的阶段。

随着传感器技术、计算机技术和人工智能技术的快速发展，数据驱动故障诊断方法因其能够有效处理复杂系统中海量数据、无需建立精确数学模型等优点，逐渐成为船舶故障诊断领域的研究热点。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对纯电动船舶故障识别的关键问题，开展以下几方面研究：
1.纯电动船舶系统及故障机理分析:对纯电动船舶动力系统结构、工作原理以及典型故障模式进行分析，为后续故障特征提取和识别模型构建提供理论基础。

2.数据驱动故障特征提取方法研究:研究适用于纯电动船舶运行数据的预处理方法，包括数据清洗、归一化等；研究特征选择和特征降维方法，提取能够有效表征故障信息的特征量。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、仿真建模和实验验证相结合的研究方法。

1.首先，进行文献调研，了解国内外纯电动船舶故障诊断技术的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和参考依据。

2.其次，对纯电动船舶动力系统进行分析，建立系统模型，并利用仿真软件对系统进行仿真分析，研究不同故障模式下系统的运行特性，为故障特征提取和识别模型构建提供数据支持。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.针对性强:针对纯电动船舶这一新型船舶类型，研究其特有的故障机理和识别方法，具有较强的针对性和实用价值。

2.数据驱动:采用数据驱动的方法进行故障识别，无需建立精确的数学模型，能够有效处理复杂系统中海量数据，具有更高的精度和效率。

3.方法创新:研究适用于纯电动船舶故障特征提取和识别的新方法、新模型，例如深度学习、强化学习等，以期提高故障识别的精度和泛化能力。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 张晓磊,赵宇,张扬,等.数据驱动的船舶故障诊断方法综述[j].船舶工程,2021,43(06):165-173 180.

2. 姚凯,李爽,王超,等.基于数据驱动的无人船故障诊断方法综述[j].中国航海,2022,45(02):59-68.

3. 邵帅,王刚,王国庆,等.基于数据驱动的船舶机械故障诊断方法综述[j].舰船科学技术,2022,44(11):39-46.