数字孪生与多源感知的船舶电气系统智能诊断与预测性维护技术研发

【需求背景】 1.随着船舶电力推进系统和自动化程度的不断提高，船舶电气系统的复杂性呈指数级增长。目前我司在船舶建造及售后维修阶段面临严峻挑战： 2.故障排查困难： 传统的电气维修主要依赖人工查阅图纸和万用表测量，面对复杂的网络通讯故障或间歇性故障，排查效率极低，过度依赖老专家的经验。 3.缺乏预见性： 现有的维护模式多为“事后维修”或“定期保养”，缺乏基于设备实时运行状态的“预测性维护”。往往是小隐患演变成大故障后才被发现，导致工期延误或高昂的返工成本。 4.数据孤岛严重： 船上的传感器数据（如温度、电流、振动）未能有效利用，缺乏结合数字孪生技术的可视化分析手段，无法在虚拟空间复现故障场景。 为此，我们需要引入先进的智能感知与数据分析技术，构建一套智能化的电气维修辅助系统。 【需解决的主要技术难题】 1.多源异构数据融合与特征提取： 解决如何从海量的船舶电气运行数据（电压、电流、谐波）及环境数据（温度、湿度、振动）中，提取出能够表征设备健康状态的关键特征指标。 2.基于机理与数据驱动的混合故障诊断： 突破单一模型的局限性，结合电气系统的物理机理模型与深度学习算法，提高对复杂耦合故障（如电网波动导致的驱动器误动作）的诊断准确率。 3.虚实同步的数字孪生映射： 建立高保真的船舶电气系统数字孪生体，解决实船数据与虚拟模型之间的实时同步与误差修正问题，实现故障在虚拟环境中的复现与推演。 4.维修知识图谱构建： 将非结构化的维修手册、历史故障案例转化为结构化的知识图谱，实现基于自然语言处理的智能问答与维修方案自动推荐。 【期望实现的主要技术目标】 1.故障诊断效率提升： 典型电气故障的平均排查时间（MTTR）缩短 40% 以上。 2.预测准确率： 关键电气设备（如发电机、推进变频器）的故障预测准确率达到 90% 以上，提前预警时间不少于 24 小时。 3.可视化运维平台： 开发一套船舶电气智能运维演示系统，能够以3D形式直观展示电流走向、设备温度场及潜在故障点。 4.知识库建设： 构建包含至少 1000 条典型故障案例的船舶电气维修专家知识库。 【技术需求】 ](https://www.kczg.org.cn/needs/index?type=1) — 采集元信息 — 需求单位：青岛\*\*船厂 所在地区：山东省 青岛市 市南区 合作方式：委托开发 预算：¥100万 截止日期：2026-10-26 发布日期：2026-06-26 数据来源：科创中国 来源链接：https://www.kczg.org.cn/needs/detailThe?type=1&id=8422557