基于数字孪生的船舶预测性维护系统

针对造船技术和需求的发展，使得船舶维护面临着成本不断上升的问题，提出面对高端复杂船舶采用数字孪生技术进行预测性维护。在研究了数字孪生预测性维护模型模型基础上，将其分为创建数字孪生体、数据获取、数据预处理、模型训练、故障预测与诊断和设备维护六个阶段，并分别介绍了各阶段的主要任务和技术。最后分析总结了进行数字孪生船舶预测性维护难点及发展路径。