宫文峰，陈 辉，WANG Dan-wei

（1.武汉理工大学航海与能源动力工程学院；高性能舰船技术教育部重点实验室，武汉 430063；2.新加坡南洋理工大学电子与电气工程学院，新加坡 639798）

0 引 言

近十年来，我国在国产航空母舰、新型战略核潜艇和新一代电力推进器等海洋工程装备研制方面取得了飞跃式突破性进展，中国已成为世界第一造船大国和世界航运第一大国[1-2]。高技术舰船是保障国家海洋主权和实现“海洋强国梦”的重要载体，目前正朝着智能化、自动化和无人化方向发展[3]。旋转机械是船舶装备中最重要的类型之一，水面舰艇包含有大量的旋转机械，诸如推进电机、齿轮箱以及各类支撑轴承等。在复杂的海况环境下，此类旋转机械长期运行于高温、高压和变载荷的工况中，且受湿热和盐碱等环境影响而易于发生各种故障[4-7]。然而，船舶作为“独立”航行于海上的复杂系统，一旦关键部件发生故障，若不及时处理将影响船舶的正常运行，甚至导致重大损失及灾难性后果[8]。因此，研究智能、高效和快速的故障诊断技术对保障船舶的安全运行至关重要。

目前，传统的基于模型、知识和浅层机器学习算法的故障诊断方法已难以适应当前“数据爆炸”环境下的应用要求[6]。随着产品复杂度的提升，期望通过建立高精度的数学模型对故障演化机理进行描述愈加困难，并且随着新产品、新工况和新故障的不断更新，期望建立完备的故障诊断知识库以涵盖所有故障类型更加不切实际[9-10]。……