船舶电力直驱推进装置状态监测和智能诊断
船舶电气设备的智能化评估方法
船舶电气设备的智能化评估方法在当今的航运领域，船舶电气设备的性能和可靠性对于船舶的安全航行、运营效率以及环境保护都起着至关重要的作用。
随着科技的不断进步，智能化评估方法逐渐成为了评估船舶电气设备状态的重要手段。
船舶电气设备种类繁多，包括发电机、电动机、配电板、控制系统等等。
这些设备在长期运行过程中，会受到各种因素的影响，如恶劣的海洋环境、振动、温度变化、湿度等，从而导致性能下降、故障频发。
传统的评估方法主要依靠定期检修和人工检测，不仅费时费力，而且难以发现潜在的故障隐患。
智能化评估方法的出现，为解决这些问题提供了新的思路和途径。
智能化评估方法的基础是对电气设备运行数据的采集和分析。
通过在设备上安装传感器，可以实时获取电压、电流、功率、温度、振动等参数。
这些数据被传输到中央控制系统，经过处理和分析，能够反映设备的运行状态。
例如，通过对电流和电压的波动分析，可以判断设备是否存在过载或短路的风险；通过对温度和振动数据的监测，可以预测设备是否即将发生故障。
数据采集是智能化评估的第一步，而数据的有效分析则是关键。
目前，常用的数据分析方法包括时域分析、频域分析、时频域分析等。
时域分析主要关注数据随时间的变化趋势，如均值、方差、峰值等。
频域分析则将时域信号转换为频域信号，通过分析频谱特征来判断设备的故障类型。
时频域分析则结合了时域和频域的优点，能够更全面地反映信号的特征。
除了对单一参数的分析，多参数融合分析也是智能化评估的重要手段。
通过综合考虑多个参数之间的关系，可以更准确地评估设备的状态。
例如，将温度、振动和电流等参数进行融合分析，可以更有效地诊断出设备的故障原因。
在智能化评估中，机器学习和人工智能技术也发挥着重要作用。
例如，利用神经网络算法，可以对大量的历史数据进行学习，建立设备故障预测模型。
当新的数据输入时，模型能够自动判断设备是否存在故障风险，并给出相应的预警。
决策树算法则可以根据不同的参数特征，制定合理的维修策略。
船舶电力系统的智能化发展趋势
船舶电力系统的智能化发展趋势在当今科技飞速发展的时代，船舶电力系统正经历着深刻的变革，智能化成为其发展的重要趋势。
船舶作为海上运输的重要工具，其电力系统的稳定性、可靠性和高效性对于船舶的安全航行和运营效益至关重要。
随着智能化技术的不断进步，船舶电力系统正朝着更加智能、高效、可靠的方向发展。
船舶电力系统的智能化，首先体现在其监测与诊断方面。
传统的船舶电力系统监测主要依靠人工定期巡检和仪表读数，这种方式不仅效率低下，而且容易出现漏检和误判。
如今，借助先进的传感器技术和数据采集系统，能够实时获取船舶电力系统各个设备的运行参数，如电压、电流、功率、温度等。
这些数据通过高速网络传输到中央控制系统，利用智能算法进行分析和处理，实现对设备状态的实时监测和故障诊断。
例如，通过对电机电流频谱的分析，可以提前发现电机的潜在故障，如转子断条、轴承磨损等；通过对变压器油温的监测和分析，可以判断变压器是否存在过热现象，及时采取措施防止故障的发生。
这种智能化的监测与诊断系统，大大提高了船舶电力系统的可靠性和安全性，减少了因设备故障导致的船舶停航和维修成本。
在能量管理方面，船舶电力系统的智能化也发挥着重要作用。
船舶在航行过程中，电力负荷会随着船舶的运行状态和环境条件不断变化，如船舶加速、减速、停泊、装卸货物等。
传统的能量管理方式主要依靠船员的经验和手动操作，难以实现电力系统的最优运行。
而智能化的能量管理系统则能够根据实时的电力负荷需求和发电设备的运行状态，自动调整发电机组的运行数量和功率输出，实现电力系统的供需平衡和高效运行。
例如，当船舶电力负荷较低时，系统可以自动关闭部分发电机组，以降低燃油消耗和运行成本；当电力负荷突然增加时，系统能够快速启动备用发电机组，确保电力供应的稳定性。
此外，智能化的能量管理系统还可以结合天气预报和船舶航行计划，提前预测电力负荷的变化，制定更加合理的发电计划，进一步提高能源利用效率。
船舶电力系统的智能化还体现在电力推进系统的优化控制上。
船舶电气设备的智能故障检测与分析
船舶电气设备的智能故障检测与分析在当今的航运领域，船舶电气设备的稳定运行对于船舶的安全航行和高效运营至关重要。
随着船舶电气系统的日益复杂，传统的故障检测方法逐渐显得力不从心，智能故障检测与分析技术应运而生，为保障船舶电气设备的可靠性提供了强大的支持。
船舶电气设备涵盖了众多关键组件，包括发电机、电动机、配电板、控制系统等。
这些设备在船舶的动力、导航、通信和其他重要系统中发挥着不可或缺的作用。
一旦出现故障，可能会导致船舶失去动力、导航失灵，甚至引发严重的安全事故。
因此，及时、准确地检测和分析电气设备的故障显得尤为重要。
智能故障检测技术主要依赖于先进的传感器和监测系统。
这些传感器能够实时采集电气设备的各种运行参数，如电压、电流、功率、温度、振动等。
通过对这些参数的连续监测和分析，可以在故障发生的早期阶段捕捉到异常信号。
例如，当电动机的电流突然增大或温度异常升高时，这可能预示着电机存在过载或内部故障的风险。
与传统的定期检修方式相比，智能故障检测具有明显的优势。
传统方法往往依赖于人工经验和定期的检查，可能会遗漏一些潜在的故障，而且在设备正常运行期间无法进行实时监测。
而智能检测系统能够实现 24 小时不间断的监测，大大提高了故障发现的及时性和准确性。
在数据采集完成后，接下来的关键步骤是数据分析。
数据分析算法是智能故障检测的核心。
常见的算法包括基于模型的方法、基于信号处理的方法和基于人工智能的方法。
基于模型的方法通常需要建立电气设备的精确数学模型，通过将实际测量值与模型预测值进行比较来判断是否存在故障。
然而，这种方法对于复杂的电气系统可能存在模型不准确的问题。
基于信号处理的方法则侧重于对采集到的信号进行特征提取和分析。
例如，通过对电流信号进行频谱分析，可以发现异常的频率成分，从而判断是否存在故障。
但这种方法对于噪声干扰较为敏感，可能会导致误判。
基于人工智能的方法，如神经网络和支持向量机等，近年来在船舶电气设备故障检测中得到了广泛的应用。
船舶电气系统的智能化监测技术
船舶电气系统的智能化监测技术在当今的航运领域，船舶电气系统的智能化监测技术正发挥着日益重要的作用。
随着船舶的日益大型化和复杂化，对于电气系统的可靠性和稳定性要求也越来越高。
智能化监测技术的出现，为保障船舶电气系统的安全运行提供了强有力的支持。
船舶电气系统是船舶的重要组成部分，它包括发电、输电、配电和用电等多个环节。
其中，发电系统通常由主发电机和应急发电机组成，负责为船舶提供电力；输电系统通过电缆将电能传输到各个用电设备；配电系统则对电能进行分配和控制，以满足不同设备的需求；用电设备则涵盖了船舶的各种设施，如推进系统、照明系统、通信系统等。
传统的船舶电气系统监测主要依靠人工巡检和定期维护，这种方式不仅效率低下，而且难以发现潜在的故障隐患。
智能化监测技术的引入，改变了这一局面。
智能化监测技术利用各种传感器、监测设备和数据分析算法，实现了对船舶电气系统的实时监测和故障诊断。
在传感器方面，智能化监测技术采用了多种类型的传感器，如电流传感器、电压传感器、温度传感器、湿度传感器等。
这些传感器能够实时采集电气系统的各种参数，并将其转换为电信号传输给监测设备。
监测设备则对这些信号进行处理和分析，通过与预设的阈值进行比较，判断电气系统是否正常运行。
数据分析算法是智能化监测技术的核心之一。
通过对采集到的大量数据进行分析和挖掘，能够发现电气系统中的潜在故障模式和趋势。
例如，通过对电流和电压的波动情况进行分析，可以判断发电机是否存在故障；通过对设备温度的监测和分析，可以预测设备是否存在过热的风险。
智能化监测技术还具有故障诊断和预警功能。
当监测系统发现电气系统出现异常时，能够迅速定位故障点，并发出预警信号。
这使得船员能够及时采取措施，避免故障的进一步扩大，减少损失。
同时，智能化监测技术还能够记录故障发生时的相关数据，为后续的故障分析和处理提供依据。
此外，智能化监测技术还能够实现远程监控。
通过卫星通信等技术手段，将船舶电气系统的运行数据传输到岸基监控中心。
船舶电气设备的智能化检测与维护技术
船舶电气设备的智能化检测与维护技术在现代船舶的运行中，电气设备扮演着至关重要的角色。
从船舶的动力系统、导航设备到通信系统，电气设备的稳定运行是保障船舶安全、高效航行的关键。
随着科技的不断进步，智能化检测与维护技术正逐渐成为船舶电气设备管理的重要手段。
船舶电气设备的种类繁多，包括发电机、电动机、变压器、开关柜、控制设备等等。
这些设备在复杂的船舶环境中运行，面临着高温、高湿、振动、电磁干扰等多种不利因素的影响。
因此，及时、准确地检测设备的运行状态，发现潜在的故障，并进行有效的维护，对于船舶的正常运行至关重要。
智能化检测技术是利用先进的传感器、数据采集设备和数据分析算法，对船舶电气设备的运行参数进行实时监测和分析。
例如，通过安装在设备上的温度传感器、电流传感器、电压传感器等，可以实时获取设备的温度、电流、电压等数据。
这些数据被传输到中央控制系统，通过数据分析软件进行处理和分析。
数据分析算法是智能化检测技术的核心。
通过运用机器学习、模式识别等技术，可以对采集到的数据进行特征提取和模式识别，从而判断设备是否正常运行。
例如，如果设备的温度突然升高、电流出现异常波动，或者电压不稳定，系统可以及时发出警报，提示工作人员进行检查和维护。
与传统的检测方法相比，智能化检测技术具有显著的优势。
首先，它能够实现实时监测，大大提高了检测的及时性和准确性。
传统的检测方法往往需要定期人工巡检，不仅效率低下，而且容易出现漏检和误检的情况。
其次，智能化检测技术可以对大量的数据进行分析，发现一些潜在的、难以察觉的故障隐患。
再者，它能够为维护决策提供科学依据，帮助工作人员制定更加合理、有效的维护计划。
在智能化检测的基础上，智能化维护技术也应运而生。
智能化维护技术是根据检测系统提供的设备运行状态信息，结合设备的历史维护数据和厂家的维护手册，制定个性化的维护方案。
例如，如果检测系统发现某台电动机的轴承磨损严重，智能化维护系统会自动生成维修工单，并安排合适的维修人员和维修时间。
船舶电气系统的智能监测与管理技术
船舶电气系统的智能监测与管理技术在现代船舶的运行中，电气系统扮演着至关重要的角色。
从船舶的动力推进、导航通信到各种生活设施的供电保障，电气系统的稳定运行直接关系到船舶的安全性、可靠性以及运营效率。
随着科技的不断进步，智能监测与管理技术逐渐成为船舶电气系统领域的研究热点和发展趋势。
船舶电气系统是一个复杂且庞大的体系，它由发电设备、配电装置、输电线路以及各类用电负载组成。
发电设备通常包括主发电机、应急发电机等，负责为整个船舶提供电力。
配电装置则如同电力的“交通枢纽”，将电能合理分配到不同的支路和设备。
输电线路如同“血管”，将电能输送到各个角落。
而用电负载则涵盖了船舶上的各种设备，如推进电机、照明系统、通信设备等。
传统的船舶电气系统监测与管理主要依赖人工定期巡检和仪表读数。
这种方式不仅效率低下，而且容易出现疏漏，难以实时、准确地掌握电气系统的运行状态。
此外，当电气系统出现故障时，往往需要依靠维修人员的经验进行排查和修复，这不仅耗时费力，还可能导致船舶长时间停航，造成巨大的经济损失。
智能监测与管理技术的出现为解决这些问题提供了有效的途径。
通过在电气系统中安装各种传感器，如电压传感器、电流传感器、温度传感器等，可以实时采集电气设备的运行参数。
这些传感器就像电气系统的“眼睛”，能够敏锐地感知每一个细微的变化。
采集到的数据会被传输到中央控制系统，进行实时分析和处理。
先进的数据分析算法能够从海量的数据中提取出有价值的信息，识别出潜在的故障隐患和异常情况。
例如，通过对电流和电压的波动分析，可以判断出电气设备是否存在过载、短路等问题；通过对设备温度的监测，可以提前发现过热现象，预防火灾等事故的发生。
在智能监测方面，不仅能够实时监测电气设备的运行状态，还可以实现远程监控。
这意味着船舶管理人员在岸上就能够通过网络了解船舶电气系统的工作情况，及时做出决策和指挥。
同时，智能监测系统还具备自动报警功能，当检测到异常情况时，能够迅速发出警报，提醒相关人员采取措施。
船舶电气设备的智能检测技术
船舶电气设备的智能检测技术在当今的航运领域，船舶电气设备的稳定运行对于船舶的安全航行和高效运营至关重要。
随着科技的不断进步，智能检测技术正逐渐成为保障船舶电气设备可靠性的关键手段。
船舶电气设备种类繁多，包括发电机、电动机、变压器、配电板、控制系统等等。
这些设备在长期运行中，会受到各种因素的影响，如恶劣的海洋环境、振动、温度变化、湿度等，从而可能出现故障。
传统的检测方法往往依赖人工定期巡检和离线测试，不仅效率低下，而且难以发现潜在的早期故障。
智能检测技术则能够实现对船舶电气设备的实时、在线监测和诊断。
其中，传感器技术是智能检测的基础。
通过在电气设备的关键部位安装各种类型的传感器，如电流传感器、电压传感器、温度传感器、振动传感器等，可以实时采集设备的运行参数和状态信息。
这些传感器采集到的数据会被传输到数据处理单元。
数据处理单元通常采用高性能的计算机或微处理器，运用先进的算法和模型对数据进行分析和处理。
例如，通过对电流和电压信号的频谱分析，可以判断设备是否存在谐波失真、短路等故障；通过对温度和振动数据的趋势分析，可以预测设备的潜在故障和剩余使用寿命。
在智能检测技术中，故障诊断算法起着核心作用。
常见的算法包括基于模型的诊断方法、基于信号处理的诊断方法和基于人工智能的诊断方法。
基于模型的诊断方法需要建立电气设备的精确数学模型，通过将实际测量值与模型预测值进行比较来诊断故障。
这种方法对于复杂的电气系统，建模难度较大。
基于信号处理的诊断方法则直接对采集到的信号进行分析和处理，提取故障特征。
基于人工智能的诊断方法，如神经网络、模糊逻辑、专家系统等，具有很强的自学习和自适应能力，能够处理复杂的非线性问题，在船舶电气设备的故障诊断中得到了广泛的应用。
除了故障诊断，智能检测技术还能够实现对船舶电气设备的状态评估。
状态评估综合考虑设备的多个运行参数和历史数据，对设备的健康状况进行量化评估，并给出相应的维护建议。
例如，如果一台发电机的绝缘电阻逐渐下降，同时温度升高、振动加剧，智能检测系统可以综合这些信息，评估出这台发电机处于劣化状态，需要及时进行检修和维护。
船舶动力装置的智能监测技术
船舶动力装置的智能监测技术在当今的航海领域，船舶动力装置的可靠运行至关重要。
随着科技的不断进步，智能监测技术逐渐成为保障船舶动力装置安全、高效运行的关键手段。
船舶动力装置是船舶的核心部分，就如同人的心脏一样，为船舶的航行提供动力。
它通常包括主机、辅机、传动系统、推进系统等多个复杂的子系统。
由于其长期处于高负荷、恶劣环境的工作状态，容易出现各种故障和问题。
如果不能及时发现和解决，可能会导致船舶停航、甚至发生严重的安全事故。
智能监测技术的出现，为解决这些问题提供了有力的支持。
它融合了多种先进的技术手段，如传感器技术、数据采集与处理技术、通信技术以及数据分析与诊断技术等。
传感器技术是智能监测的基础。
通过在船舶动力装置的关键部位安装各种类型的传感器，如温度传感器、压力传感器、振动传感器等，可以实时获取设备的运行参数和状态信息。
这些传感器就像是装置的“眼睛”，能够敏锐地感知到任何细微的变化。
数据采集与处理技术则负责将传感器收集到的海量数据进行有效的整合和处理。
它要对原始数据进行筛选、清洗和转换，去除掉那些无效和干扰的数据，提取出有价值的信息。
这一过程就像是对原材料进行精细加工，为后续的分析和诊断提供高质量的“原料”。
通信技术在智能监测中也起着不可或缺的作用。
它确保了采集到的数据能够快速、准确地传输到监测中心或控制平台。
无论是在茫茫大海上，还是在港口停靠时，都能实现稳定的数据传输，让相关人员能够及时了解船舶动力装置的运行情况。
而数据分析与诊断技术则是智能监测的核心。
利用先进的算法和模型，对处理后的数据进行深入分析，判断设备是否处于正常运行状态，以及是否存在潜在的故障隐患。
一旦发现异常，能够迅速定位故障部位，并给出相应的维修建议。
智能监测技术具有许多显著的优势。
首先，它实现了实时监测。
与传统的定期检修方式相比，能够及时发现问题，避免故障的进一步恶化，减少维修成本和停机时间。
其次，它提高了监测的准确性和可靠性。
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船舶电力直驱推进装置状态监测和智能
诊断
摘要：自21世纪以来，船舶电力推进系统的发展达到了空前的繁荣，特别是将电机与水力部件一体化、取消传动环节的先进电力直驱推进装置，因其功率密度大、布置多样、机动灵活、高效节能、环保低噪等显著优点，目前广泛应用在破冰船、邮轮、科考船、钻井平台等船舶上。
我国在2021年发布的《“十四五”规划和2035年远景目标纲要》中再次强调了海洋装备智能化绿色化的战略目标，随着“碳达峰”及“碳中和”长期愿景的提出，船舶电力直驱推进装置正在迎来前所未有的发展空间和广阔舞台。
电力直驱推进装置是船舶动力系统的核心做功单元，其可靠性、安全性直接决定了船舶航行安全。
吊舱推进器、轮缘驱动推进器等电力直驱推进装置一般悬吊在船体之外，面临着状态未知、故障获悉滞后、故障危害严重等问题。
“中国制造2025”计划中将智能运维规划为重要发展战略，其核心支撑技术包括了状态监测和故障诊断，具备对推进装置的状态感知和健康认知能力也是未来船舶无人化、智能化的重要基础。
关键词：船舶电力直驱推进装置；吊舱推进器；轮缘推进器
引言
目前专门针对船舶电力直驱推进装置状态监测及智能运维的研究，国内外少有报道。
将电力直驱推进装置拆分成若干核心部件，从核心部件出发，寻找与其结构形式和工况相似的对象，从它们的监测和诊断技术中找到参考也是一个重要研究途径。
在以往船舶的运行过程中，多借助电励磁轴带发电机解决船舶运行期间的发电问题，但经长久应用后发现，电励磁轴带发电机仅可恒速运行，在特定条件下无法满足船舶变速运行需求，且若降低运行速度，将会增大燃料消耗量。
本文首先将电力直驱推进装置按照结构形式来划分介绍，分析其特点及常见的失效模式；其次整理电力直驱推进装置各部件的状态监测和智能诊断技术的研究现状；最后对该领域存在的问题做出分析，并展望了未来具体的研究方向。
1电力直驱推进装置的特点
1.1电机系统
感应电机因其结构简单、制造成本低、可靠性高的特点而在船舶推进电机上
广泛应用，其又可分为异步电机和同步电机，在大功率交流推进系统中，各国基
本趋向于使用同步电机。
永磁电机的定子结构与感应电机相似，但转子替换成了
永磁体，因此无励磁损耗以及集电环、电刷相关的损耗，实现了更高的转矩密度
和效率，轮缘推进器主要采用这种电机。
上述电机的主要故障模式主要包括机械
故障、电气故障和磁故障，具体可分为：1）定子损坏导致一个或多个绕组开路
或者短路；2）异步电机的转子导条或端环断裂；3）转子的静态、动态或混合偏心；发生在轮缘电机中还会导致护套损伤；4）轴承或齿轮的失效；5）同步电机
转子励磁绕组短路；6）永磁电机的永磁体退磁、损伤。
1.2螺旋桨
螺旋桨是电力推进器产生推力的主要来源。
由于长期浸泡在水中，工作环境
恶劣，受力复杂多变，尤其是叶梢处线速度大、厚度薄，发生损坏的可能性高。
在轮缘推进器中，由于螺旋桨根部安装在转子内壁，桨叶叶梢处于旋转中心，线
速度低，可靠性有所提高。
目前螺旋桨的研究主要涉及理论设计与优化、空泡、
尾流、噪声等，根据实际应用情况统计，螺旋桨故障模式主要包括：缠绕故障、
接触摩擦、断裂、变形、鸣音、气蚀等。
2电力直驱推进装置状态监测技术
2.1轴承和密封件
一体化电动螺旋桨轴承的健康状态与其润滑状态密切相关。
各种损伤的出现，会导致振动、温度、压力等参数的异常变化。
从性能上看，监测技术可概括为:1)振动监测:振动监测广泛应用于滚动轴承状态识别，通过频谱分析、小波变换等
现代信号处理方法提取特征信息进行故障诊断。
与滚动轴承相比，集成电动推力
器中使用的滑动轴承的故障模式与振动特性之间的映射关系并不清楚。
大多数系
统故障都是从转子系统的角度来识别的，例如，不平衡、不对中、油膜旋转等故
障都是根据轴中心轨迹的形状来判断的。
此外，多源信息融合是滑动轴承故障诊
断的研究热点;2)温度监测:温度是一个缓慢变化的信号。
当轴承故障或极端工作
条件发生一段时间后，温度会显示异常。
这一特征导致其对早期断层的表征不敏感。
监测方法通常有热电偶、热成像和光纤传感。
2.2螺旋桨
螺旋桨安装在船体外部且不可视，其状态监测是一个经典难题，通常采取对
螺旋桨轴的振动和电机电参数的监测来间接反映桨叶的健康状态。
提出监测水声
信号的方法来提取其中螺旋桨的特征频率，通过计算和试验验证了该方法在低信
噪比的情况下仍具有较好识别能力，并表示在未来可以用于桨叶的故障诊断。
针
对飞机桨叶的监测手段也可以提供参考，如将微型振动传感系统或光纤应变传感
器安装于桨叶上。
3电力直驱推进装置故障诊断技术
3.1专家系统
由螺旋桨引起的推进装置故障的问题构建了基于远程故障诊断的专家系统。
如当增压系统发生故障时，会检查是否因为电机螺旋桨不匹配导致主机转速下降，排气温度升高；当轴承发生异常振动时，会检查是否螺旋桨存在磨损、空蚀、变形、断裂、质量不均匀、水动力不平衡等问题，或者是否由于船尾的不均匀流场
导致螺旋桨产生激励力，造成轴和船舶振动。
专家系统不需要大量的历史数据，
利用经验知识解决复杂的专业问题。
这也导致目前的应用主要在船舶电机和螺旋
桨上。
鉴于电力直驱推进装置部分失效模式尚不明确，一旦出现知识库之外的新
故障，其既没有对应的规则推理又缺乏自学习的能力，在实际应用中存在一定的
局限性。
3.2机器学习
深度学习以其强大的自学习能力成为目前智能诊断的热点，各种深度学习算
法已应用于推进器部件的故障诊断中。
如深度置信网络
（deepbeliefnetworks,DBN）具有自适应地提取原始数据的故障特征的能力，在
船舶轴系故障诊断中，其克服了背景噪声、电路元器件零点漂移等干扰因素实现了故障类型的自动识别。
相比ANN、SVM这些浅层的机器学习算法，深度学习无需任何先验知识，可以直接在采集的信号上迭代学习提取特征，实现端对端的故障诊断。
同时，深度学习模型的可移植性强，在不同问题领域具有良好的适用性和泛化能力，是未来船舶电力直驱推进装置智能诊断的一个重要方向。
目前，深度学习在船舶电力推进装置的故障诊断中仍处于起步阶段，主要围绕船舶轴承、电机和逆变器等单个部件开展的试验室研究。
船舶电力直驱推进装置样本量少且样本不平衡的现状是限制深度学习方法在实际船舶中应用的重要因素。
如何将故障诊断模型从试验室转化到实船领域，深度迁移学习为其提供了一种新的解决思路。
结束语
船舶电力直驱推进装置中的水润滑推力轴承、轮缘电机护套的故障模式和机理尚不明确，缺乏失效案例的和故障数据集的统计，直接影响故障诊断的研究开展和准确性。
电力直驱推进装置的特殊性导致其状态监测系统尚未成熟，嵌入式智能传感、光纤传感、超声无损监测等测试技术为电力直驱推进装置状态监测提供了思路。
永磁直驱轴带发电机在船舶中的应用效果远高于传统电励磁轴带发电机，为更好地确保永磁直驱轴带发电机能够在船舶环境下表现出优异性能，可从设计角度确认永磁直驱轴带发电机的应用参数，明确发电机应用要求及难点，有针对性地对永磁直驱轴带发电机进行调配，基于船舶实际情况选择永磁直驱轴带发电机进行应用，以此方可使永磁直驱轴带发电机更好地服务于船舶。
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