1. 毕业设计（论文）主要内容：

研究背景：为了便于实时监测和分析纯电动船舶的性能，以船载端实时通讯的纯电动船舶实测参数为依据，采用深度学习的方法对积累的样本数据进行预处理，利用深度学习的方法实现纯电动船舶典型故障的识别。为此，本课题以中船重工xxx研究所的《内河300客位纯电动船舶建设项目》为依托，开展纯电动船舶的故障识别方法研究。

研究内容：

（1）深度学习原理与方法；

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

根据毕业设计的要求,完成中英文翻译,完成文献资料的查阅;完成毕业论文的书写和答辩,毕业设计具体要求如下:

（1）深度学习国内外研究现状，尤其是用于船舶电力系统的典型应用。

（2）卷积神经网络的模型分析。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

2019年2月,资料和文献搜集、阅读和整理，完成开题报告；

2019年3月，完成中英文翻译，完成毕业设计内容的初步设计和详细设计大纲；

2019年4月，毕业课题内容设计，完成核心内容的归纳整理、问题解决和关键技术实现；

4. 主要参考文献

[1]尚前明,王瑞涵,陈辉,唐新飞.多信息融合技术在船舶柴油机故障诊断中的应用[j].中国航海,2018,41(03):26-31.

[2]尚前明,杨安声,陈辉,唐新飞.基于主成分分析的船舶柴油机故障监测方法[j].中国航海,2018,41(01):19-23 33.[3]蒋强,沈林.基于深度学习的故障诊断方法研究[j].计算机仿真,2018,35(07):409-413.

[4]罗鹏. 基于深度学习理论的旋转机械故障诊断方法[d].湖南大学,2018.