摘要
随着全球航运业的绿色化和智能化发展趋势，纯电动船舶作为一种新型环保的交通工具，其应用日益广泛。
然而，纯电动船舶系统复杂，一旦发生故障，将严重影响船舶的安全航行和运营效率。
因此，对纯电动船舶故障进行准确、及时的识别至关重要。
传统的故障识别方法依赖专家经验和人工分析，存在效率低、精度有限等问题。
而深度学习作为一种新兴的人工智能技术，具有强大的数据处理和特征提取能力，为纯电动船舶故障识别提供了新的解决思路。
本文首先介绍了纯电动船舶系统的组成和典型故障模式，阐述了深度学习在故障识别领域的优势；然后，重点综述了近年来国内外学者在基于深度学习的纯电动船舶故障识别方法研究方面取得的成果，包括数据采集与预处理、故障特征提取、故障识别模型构建等关键技术；最后，总结了现有研究的不足，并对未来的发展方向进行了展望。
关键词：纯电动船舶；故障识别；深度学习；卷积神经网络；循环神经网络
#1.1纯电动船舶纯电动船舶是指以电力作为唯一动力来源的船舶，其动力系统主要由电池、电机、电力推进系统和辅助系统组成。
与传统燃油船舶相比，纯电动船舶具有零排放、低噪音、高效率等优点，符合绿色航运的发展理念。
#1.2故障识别故障识别是指利用各种传感器采集设备或系统的运行数据，通过信号处理、特征提取和模式识别等方法，对设备或系统的运行状态进行分析判断，识别出故障类型、故障程度和故障位置的过程。
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