基于卷积神经网络的船舶电力设备故障诊断文献综述

船舶电力设备是船舶安全航行的关键,其运行状态直接关系到船舶的动力系统、导航系统等重要系统的稳定性和可靠性。

随着船舶电力系统日益复杂化,传统的故障诊断方法面临着精度低、效率低、泛化能力差等问题。

卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域的一种重要方法,具有强大的特征提取和模式识别能力,为船舶电力设备故障诊断提供了新的思路。

本文首先阐述了船舶电力设备故障诊断的背景和意义,以及卷积神经网络的基本原理;接着,综述了国内外基于卷积神经网络的船舶电力设备故障诊断研究现状,包括数据采集与预处理、故障特征提取、故障诊断模型构建和模型评估与优化等关键技术;然后,分析了当前研究中存在的问题和挑战;最后,展望了未来研究方向。

关键词:船舶电力设备;故障诊断;卷积神经网络;深度学习;特征提取

##1.1船舶电力设备船舶电力设备是指用于船舶发电、配电、电力推进以及其他电气设备的总称,主要包括柴油发电机组、配电板、电力推进电机、导航雷达、通信系统等。

这些设备的正常运行对船舶的安全航行至关重要。

##1.2故障诊断故障诊断是指通过对设备运行状态的监测和分析,识别设备是否存在故障,并确定故障类型、程度和原因的过程。

传统的故障诊断方法主要依靠人工经验和专家系统,存在着效率低、精度低、泛化能力差等问题。

##1.3卷积神经网络卷积神经网络(CNN)是一种专门用于处理网格状数据(如图像)的深度学习算法。