文章首先介紹人工智能與船舶電力系統(tǒng)故障基本情況,概述模糊理論、信息理論、遺傳算法、專家系統(tǒng)、神經網(wǎng)絡等人工智能技術在船舶電力系統(tǒng)故障診斷中的應用。并在此基礎上,分別針對相應的診斷方法進行評述,分析它們在船舶電力系統(tǒng)故障診斷中顯現(xiàn)出來的不同特點和主要不足,最后以解決船舶電力系統(tǒng)故障診斷中的實際問題為目標,指出了船舶電力系統(tǒng)故障診斷仍然面臨的主要問題,對未來進行了展望,以期促進該領域研究的進一步發(fā)展。

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【部分圖文】：

圖3訓練情況Fig.3Trainingsituation對船舶發(fā)電機運行模擬信號再次仿真得到表2所

處理之后故障特征值Tab.1Faultcharacteristicvaluesafternormalization頻帶能量值正常情況10%匝間短路20%匝間短路E11.000.070.95E20.880.181.00E30.850.251.00E40.750.351.00E50.....

圖5網(wǎng)絡稀疏約束結構圖

，而且效果顯著，對電力系統(tǒng)的故障診斷具有重要的作用。在電力系統(tǒng)故障診斷中，為明確掌握電力系統(tǒng)的不穩(wěn)定特性，對其有關聯(lián)性的系統(tǒng)進行保護，必須優(yōu)化信息結合、信號處理等工作，對保護設備、錄波信息合理使用，保證故障診斷結果的準確性[3]。2.4人工神經網(wǎng)絡電力系統(tǒng)故障診斷人工神經網(wǎng)絡技術....

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