本書共分4篇，內(nèi)容包括：設備選型匹配與能量管理、船舶電力推進系統(tǒng)的控制策略、船舶電力推進系統(tǒng)的故障診斷、船舶燃油消耗及短期電力負荷預測。
本書內(nèi)容涉及智能算法在船舶電力推進系統(tǒng)中的應用研究，其中，應用場景包括設備選型匹配與能量管理、船舶電力推進系統(tǒng)的控制策略、船舶電力推進系統(tǒng)的故障診斷、船舶燃油消耗及短期電力負荷預測。篇主要介紹多目標粒子群優(yōu)化算法、遺傳算法在設備選型中的應用，以及模糊控制算法、實時小波變換在能量管理中的應用，隨后介紹了蟻獅算法在儲能系統(tǒng)和能量管理策略聯(lián)合優(yōu)化中的應用。第2篇主要介紹粒子群算法在電力推進系統(tǒng)常規(guī)控制策略中的應用，惡劣海況下基于證據(jù)推理和AdaBoost的卷氣效應識別器的設計，置信規(guī)則推理在冰區(qū)航行功率重分配控制策略中的應用；第3篇主要介紹證據(jù)推理規(guī)則、支持向量回歸、多分類器融合、小波分解、集成神經(jīng)網(wǎng)絡、主成分分析-森林等算法在電池SOH評估、逆變器IGBT故障診斷、電容老化估算、電機故障識別當中的應用；第4篇主要介紹基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡在燃油消耗預測中的應用，以及BP、RBF、Elman三種神經(jīng)網(wǎng)絡在電網(wǎng)短期電力負荷預測中的應用。書中對主要的智能算法均給出了原理簡介和應用實例，便于讀者掌握算法原理、適用環(huán)境、實施步驟及應用效果的評估與分析。本書主要供高等院校船舶電力推進相關(guān)專業(yè)的研究生選用，同時對從事電力推進系統(tǒng)研究、設計、開發(fā)和應用的科技工作人員也有的參考價值。
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