1. 本选题研究的目的及意义
随着船舶电力系统复杂化和自动化程度的不断提高，电力设备的安全稳定运行对于保障船舶航行安全、防止海上事故发生具有至关重要的意义。
电力设备故障诊断作为保障电力系统安全运行的关键技术，一直是船舶电力系统领域的研究热点。
传统的船舶电力设备故障诊断方法主要依赖人工经验和基于专家系统的诊断方法，存在诊断效率低、准确率受主观因素影响大等局限性。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着人工智能技术的快速发展，深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展，也为故障诊断领域带来了新的机遇。
1. 国内研究现状
国内学者在船舶电力设备故障诊断领域取得了一定的研究成果，主要集中在专家系统、模糊逻辑、支持向量机等传统方法。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面：1.船舶电力设备故障数据采集与预处理：针对船舶电力设备的运行特点，研究高效、可靠的故障数据采集方法，并对采集到的数据进行清洗、去噪、归一化等预处理操作，为后续的特征提取和模型训练奠定基础。
2.船舶电力设备故障特征提取：研究基于卷积神经网络的船舶电力设备故障特征提取方法，利用卷积神经网络强大的特征提取能力，自动学习故障数据中的深层特征，避免传统人工特征提取方法的主观性和局限性。
3.船舶电力设备故障诊断模型构建：设计合适的卷积神经网络结构，构建船舶电力设备故障诊断模型，并对模型进行训练和优化，以提高模型的诊断准确率和泛化能力。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验验证和仿真模拟相结合的研究方法，逐步开展以下研究工作：
1.理论研究阶段：-深入研究船舶电力设备故障诊断的相关理论知识，包括故障机理、诊断方法、卷积神经网络原理等。
-调研国内外相关研究现状，分析现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础和参考。
-确定研究方案，选择合适的卷积神经网络模型，设计数据预处理方法、特征提取方法和模型评估指标。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种基于深度学习的船舶电力设备故障诊断方法，相较于传统方法，能够自动提取故障特征，提高诊断的准确性和效率。
2.针对船舶电力设备故障数据的特点，设计合适的卷积神经网络模型结构和参数，以提高模型对船舶电力设备故障的诊断性能。
3.构建船舶电力系统仿真模型，利用仿真数据对所提出的故障诊断模型进行验证，提高模型的可靠性和实用性。
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] 董啸，叶青. 基于VMD-CWRU数据集的滚动轴承故障诊断[J]. 振动与冲击, 2022, 41(14): 174-181.
[2] 赵强，李巍华，张超. 基于改进LeNet-5的模拟电路故障诊断[J]. 电子测量与仪器学报, 2022, 36(6): 104-111.
[3] 张新刚，刘冠军，李艳军. 基于深度学习的电力变压器故障诊断方法综述[J]. 高压电器, 2021, 57(12): 1-12.
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