1. 题目来源
船舶电力系统作为船舶的重要组成部分，其安全稳定运行对于船舶的安全航行和船员的生命财产安全至关重要。
近年来，随着船舶电力推进系统和船舶综合电力系统的发展，船舶电力系统的规模和复杂度不断提高，对电力系统的可靠性和安全性提出了更高的要求。
轴带发电机独立发电系统（BDFG）作为一种新型的船舶电力系统，具有效率高、结构简单、运行可靠等优点，在船舶领域得到了越来越广泛的应用。
2. 应完成的主要内容
本论文的研究内容主要包括以下几个方面：
1.对船舶轴带BDFG独立发电系统的组成、工作原理以及常见故障模式进行深入分析，建立系统的数学模型，为故障诊断和保护研究奠定基础。
2.研究基于信号处理的故障诊断方法，包括傅里叶分析、小波变换、希尔伯特-黄变换等，提取能够反映系统故障类型的特征信息，实现对BDFG系统不同故障的准确识别。
3.研究基于人工智能的故障诊断方法，包括支持向量机、人工神经网络、深度学习等，构建智能化的故障诊断模型，提高故障诊断的准确率和效率。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.论文应在导师指导下独立完成，体现严谨的科学态度和求实的学风。
2.论文应结构完整，层次分明，逻辑清晰，语言流畅，符合学术规范。
3.论文应充分调研国内外相关研究成果，在已有研究的基础上进行深入分析和创新研究。
4. 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
5. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 王宁,张健,董华. 基于改进粒子群算法的永磁同步电机参数辨识[J]. 电工技术学报,2023,38(09):2550-2561.
[2] 朱衡,叶青,李天云,等. 基于深度学习的船舶电力系统故障诊断综述[J]. 电力系统自动化,2023,47(10):172-187.
[3] 王伟,黄守道,余涛,等. 基于改进遗传算法的永磁同步电机转子断条故障诊断[J]. 电工技术学报,2023,38(12):3407-3419.
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