成果介绍
现代船舶动力系统结构复杂，集成度高，内部之间存在很多错综复杂、强关联耦合的相互关系，使得故障的发生具有随机性、继发性、并发性。传统的故障诊断方法难以发现组成单元之间的关联关系，误诊、漏诊的概率极大。基于大数据驱动的人工智能算法，无需手工分析数据特征且具备容错性高等优点，能够在系统运行的生命周期中不断提高故障的诊断和预测能力。
所属产业
海工装备,其他
所有权人/单位
厦门大学化学化工学院
专利状态
可产业化
合作方式
技术转让,其它
联系方式(电话)
18150019696；17350754772
成果流程
