1. 本选题研究的目的及意义
船舶动力系统作为船舶的核心组成部分，其健康状态直接关系到船舶的安全航行、经济效益以及环境保护。
随着船舶大型化、智能化以及船舶运营环境的日益复杂，对船舶动力系统健康状态的实时监测、准确评估以及故障预警提出了更高的要求。
本选题的研究旨在探索和研究船舶动力系统的健康状态评估方法，为船舶的安全高效运营提供技术支持，具有重要的现实意义和广阔的应用前景。
2. 本选题国内外研究状况综述
船舶动力系统健康状态评估是船舶工程领域的一个重要研究方向，近年来得到了国内外学者的广泛关注和研究。
1. 国内研究现状
国内学者在船舶动力系统健康状态评估方面取得了一定的研究成果，主要集中在以下几个方面：
评估指标体系构建:一些学者提出了基于专家经验、故障机理分析以及数据统计等方法构建评估指标体系，例如，利用层次分析法（AHP）确定指标权重，构建了船舶动力系统健康状态评估指标体系。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕船舶动力系统健康状态评估的核心问题，开展以下几方面研究：
1.船舶动力系统分析:分析船舶动力系统的组成、工作原理、常见故障模式以及影响其健康状态的关键因素，为后续评估指标体系的构建和评估方法的选择奠定基础。
2.评估指标体系构建:基于船舶动力系统的结构特点、运行规律以及相关规范标准，筛选能够有效反映其健康状态的关键指标，并建立科学、合理的评估指标体系。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、数值模拟和实验验证相结合的研究方法，并按照以下步骤逐步开展：
1.文献调研与分析:查阅国内外相关文献，了解船舶动力系统健康状态评估的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.船舶动力系统建模:根据船舶动力系统的实际结构和工作原理，建立相应的数学模型，并利用仿真软件进行数值模拟，分析其运行特性和故障特征。
3.评估指标体系构建:结合船舶动力系统的特点和实际运行数据，分析影响其健康状态的关键因素，并参考相关规范标准，构建科学合理的评估指标体系。
5. 研究的创新点
本研究预期在以下几个方面实现创新：
1.构建更为全面、科学的船舶动力系统健康状态评估指标体系:综合考虑船舶动力系统的多层次、多因素影响，结合专家经验和数据分析，构建更全面的评估指标体系，提高评估结果的准确性和可靠性。
2.探索和发展基于数据驱动或混合的评估方法:针对传统基于模型方法的局限性，探索基于机器学习、深度学习等数据驱动方法在船舶动力系统健康状态评估中的应用，或将数据驱动方法与传统方法相结合，构建混合评估模型，以提高评估模型的泛化能力和预测精度。
3.开发实用性强的评估工具或平台:结合案例分析，开发基于研究成果的船舶动力系统健康状态评估软件或平台，实现对船舶动力系统健康状态的实时监测、故障预警和维护建议，为船舶安全高效运营提供技术支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 王刚, 周志勇, 陈庆, 等. 基于改进鲸鱼算法和深度置信网络的船舶动力系统故障诊断[J]. 中国航海, 2022, 45(4): 101-108.
2. 刘金朝, 董文瀚, 王宏伟, 等. 基于深度学习的船舶动力系统健康状态评估方法综述[J]. 船舶工程, 2021, 43(10): 123-130.
3. 孙培艳, 王超, 郭春雨. 基于改进VMD和多核SVM的船舶动力系统故障诊断[J]. 大连海事大学学报, 2021, 47(3): 111-117.
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