船舶机舱设备健康管理技术综述  

作　　者：马骋 冯建元 周长根 郭桦 

机构地区：[1]亚太卫星宽带通信(深圳)有限公司,广东深圳518126 [2]鹏城实验室,广东深圳518052 [3]国家能源集团航运公司,北京100080

出　　处：《中国科技期刊数据库 工业A》2024年第12期093-097,共5页

基　　金：深圳市科技研发资金(JSGG20220831100602005),交通运输部首批智慧交通先导应用试点项目。

摘　　要：鉴于现代技术能力的进步,在船舶机舱设备管理中制定综合的健康管理和诊断战略已成为系统运行生命周期的重要组成部分。因为它可以用来检测异常、分析故障并根据最新信息预测未来状态。通过利用状态数据和现场反馈,可以使用机器学习和统计概念来训练数据模型。一旦训练完成,数据处理逻辑就可以嵌入控制器,同时实现实时健康评估和分析。深度学习因其在数据分类和特征提取问题上的潜在优势而受到越来越多的关注。其应用领域多种多样,因此必须对其在系统健康管理应用中的使用进行研究,以确定其是否可用于提高系统的整体恢复能力,或为维护、修理和大修活动带来潜在的成本效益。本文对基于人工智能的系统健康管理进行了系统综述,重点介绍了该领域深度学习的最新发展趋势。

关 键 词：深度学习 故障诊断 智能诊断 

分 类 号：[U6-9][交通运输工程—船舶与海洋工程]