登录

  • 登录
  • 忘记密码?点击找回

注册

  • 获取手机验证码 60
  • 注册

找回密码

  • 获取手机验证码60
  • 找回
毕业论文网 > 文献综述 > 理工学类 > 轮机工程 > 正文

基于深度学习的纯电动船舶故障识别方法研究文献综述

 2020-04-15 03:04  

1.目的及意义

1.课题研究的目的、意义

电力推进方式早在180多年前就已诞生,但是在诞生之初,由于当时社会生产水平落后、技术储备不足、理论知识欠缺等不利因素导致电力推进方式在船舶中没有得到大范围的应用。直到上世纪八十年代,电力电子及电子半导体技术得到了快速发展,大功率多相异步电动机的制造技术和控制技术不断提高,促使电力推进系统在稳定性、机动灵活性以及能量的有效利用率等众多方面有了突飞猛进的进步,使其在船舶中的应用范围越来越广。据不完全统计,近些年来新建或着在建的船舶中,有超过30%的推进装置应用了电力推进系统,这充分表明电力推进在船舶中具有十分广阔的应用空间。

相比于传统的常规机械推进,电力推进方式具有以下突出的优点

(1)可以灵活的布置船上的大型机械设备;

(2)可使船舶的运行噪声大大降低。由于没有了齿轮箱等大功率后传动机械装置和长轴系,明显降低船舶运行噪声,提高了成员的舒适度;

(3)质量和体积大大减小,节省空间;

(4)节能环保。所有原动机均以恒定的速度在最佳状态运行,根据负载变化动态调整,明显降低能耗和排放;

(5)便于操作和航行;

(6)约使用成本。采用电力推进的船舶所需舰员人数减少,进一步减少使用成本。

船舶航行环境复杂多变,电力推进系统中电气设备较多,结构更加复杂,因此发生故障的概率更高。如何迅速准确的对电力推进系统所发生的故障做出诊断,成为了故障诊断技术在此方面研究的一个重要内容。目前,针对电力推进系统故障诊断技术的相关研究还比较欠缺,为此对其进行深入细致的研究是非常必要的,这对保证电力推进系统以及船舶的安全、高效的运行具有重大的意义。

剩余内容已隐藏,您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容!立即支付

企业微信

Copyright © 2010-2022 毕业论文网 站点地图