1. 本选题研究的目的及意义
随着全球环保意识的增强和能源结构的转型，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。
与传统燃油船舶相比，纯电动船舶具有零排放、低噪音、高效率等优点，在内河航运、近海运输等领域展现出巨大的应用潜力。
然而，纯电动船舶的动力系统结构复杂，涉及电力电子、电机控制、电池管理等多个学科领域，其安全可靠运行面临着更大的挑战。
2. 本选题国内外研究状况综述
随着深度学习技术的快速发展，其在故障诊断领域的应用研究越来越受到重视，并在机械、航空、电力等领域取得了一些成果。
1. 国内研究现状
国内学者在船舶故障诊断领域开展了大量研究工作，并取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容是利用深度学习技术解决纯电动船舶故障识别问题，主要包括以下几个方面:
1. 主要内容
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的组成和工作原理进行分析，研究典型故障模式，并分析不同故障模式下的特征信号，为故障识别提供理论基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真建模、实验验证相结合的研究方法。
1.首先进行文献调研，了解国内外在纯电动船舶故障识别、深度学习技术应用等方面的研究现状，为研究方向的确定和研究方案的设计提供参考。
2.对纯电动船舶动力系统进行分析，研究其工作原理、典型故障模式以及故障机理，为故障特征提取和识别模型构建提供理论基础。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将深度学习技术应用于纯电动船舶故障识别领域，提出基于深度学习的纯电动船舶故障识别方法，为解决传统方法存在的识别效率低、精度不高、难以应对复杂工况等问题提供新的思路。
2.结合纯电动船舶动力系统的特点，构建基于CNN和RNN的故障识别模型，并对模型进行融合和优化，提高故障识别的精度、速度和鲁棒性。
3.通过仿真实验和数据分析，验证所提方法的有效性和优越性，为纯电动船舶故障识别的实际应用提供理论依据和技术支持。
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.王玉,董文瀚,王宏健,等.基于深度学习的船舶故障诊断方法综述[J].中国航海,2022,45(01):120-128.
2.张文博,张若愚,王丹,等.基于深度学习的电力系统故障诊断技术综述[J].电力系统自动化,2020,44(15):1-15.
3.雷蕾,黄立培,吴雨耕.基于深度学习的机械故障诊断研究综述[J].机械工程学报,2019,55(13):82-96.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
