摘要
随着全球环保意识的提升和科技的进步，纯电动船舶作为一种绿色、环保的新型船舶，正逐渐成为船舶领域的研究热点。
然而，纯电动船舶系统的复杂性和运行环境的特殊性，使得其故障诊断面临着巨大挑战。
传统的基于经验和模型的故障诊断方法，难以满足纯电动船舶对故障诊断准确性、实时性和智能化的要求。
为解决上述问题，数据驱动方法应运而生，并凭借其强大的数据分析和学习能力，为纯电动船舶故障识别提供了新的思路。
本文首先概述了纯电动船舶系统的组成、工作原理以及典型故障模式，阐述了数据驱动故障识别方法的基本概念、优势和常用算法。
在此基础上，重点分析了近年来国内外学者在基于数据驱动的纯电动船舶故障识别领域的研究进展，包括数据采集与预处理、特征提取、故障识别模型构建以及性能评估等方面，并对不同方法的优缺点和适用范围进行了比较。
最后，总结了现有研究存在的问题，并展望了未来发展趋势。
关键词：纯电动船舶；故障识别；数据驱动；机器学习；深度学习
近年来，随着全球环保意识的日益增强以及能源结构的调整，绿色、环保的纯电动船舶技术得到了快速发展，并逐渐成为船舶工业的热门研究方向[1]。
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，在环境保护、节能减排方面具有显著优势[2]。
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