基于ANN的船舶发电机组控制系统FDI研究的中期报告【摘要】随着船舶工业的不断发展，船舶发电机组作为船舶的重要部件，在保证船舶正常运行及维持其各项功能不受影响的前提下，发电机组的寿命、效率和可靠性也成为了研究的重点。本文基于人工神经网络（ANN）技术，提出了一种船舶发电机组控制系统FDI（faultdetectionandisolation，故障检测与隔离）方案，并进行了中期实验研究。研究结果表明，该方案具有较高的故障检测率和准确率，能够有效地识别船舶发电机组故障，为船舶的维护和安全运行提供了有力支持。【关键词】船舶发电机组；人工神经网络；故障检测与隔离；控制系统；中期报告【Abstract】Withthecontinuousdevelopmentoftheshipbuildingindustry,shipboardgenerators,asanimportantcomponentofships,havebecomearesearchfocusontheservicelife,efficiency,andreliabilityofthegeneratorset.Inthispaper,basedontheartificialneuralnetwork(ANN)technology,afaultdetectionandisolation(FDI)schemeforshipboardgeneratorsetsisproposed,andmid-termexperimentalresearchiscarriedout.Theresearchresultsshowthattheschemehasahighfaultdetectionrateandaccuracy,caneffectivelyidentifyshipboardgeneratorsetfaults,andprovidesstrongsupportforthemaintenanceandsafeoperationofships.【Keywords】shipboardgeneratorset;artificialneuralnetwork;faultdetectionandisolation;controlsystem;mid-termreport