太阳能和风能等新能源在小型船舶上的应用越来越普遍,特别是近年来旅游业的持续发展,湖泊和内河景区加强了水上旅游的开发力度和设施建设。为了保护水资源环境和提升旅游品质,配备以太阳能作为船舶动力能源的游览观光船舶受到越来越多的应用。但太阳能游览船舶采用的综合电力推进系统技术先进复杂,游览船舶上工作人员少、技术水平差以及检修经验的不足,往往在船舶设备故障监测、诊断和维修等方面都存在问题,导致新能源船舶在实际使用过程中,即使故障预兆出现了但却难以发现,或者一旦发生故障难以及时判断故障来源和进行维修。为解决这一问题在每艘游船上安排专业人员负责故障判断和维修是不切实际的,因此从船舶可靠性、维修性和经济性来综合考虑,通过建立相应的游览船舶的故障诊断系统就能很好并有效地解决这一问题。本文首先结合国内外在故障诊断技术发展和研究现状,并对几种常用的故障诊断方法进行介绍和对比;以太阳能游览船舶的动力锂电池组的故障诊断为研究对象,结合锂电池的特性,分析了船舶动力锂电池组故障模式和表现特征,提出基于模糊神经网络理论的故障诊断方法。其次,基于模糊神经网络理论对船用锂电池组故障诊断模型进行研究,使用MATLAB的相关工具,建立了船用锂电池组的自适应模糊神经网络故障诊断模型,并通过样本数据进行模型训练,并使用测试数据验证故障诊断模型的准确性。然后,根据研究对象和其使用环境的特点,提出了具有针对性的太阳能游览船舶动力锂电池组故障诊断系统的设计,并使用Delphi和SQL Server软件,完成该故障诊断系统的软件界面设计、相关功能的开发和锂电池组故障诊断数据库的建立。最后,进行实船试验,测试设计的太阳能游览船舶动力锂电池组故障诊断系统的使用效果,并通过对实船锂电池组的诊断再次验证所提出的模型的正确性,证明了本文基于模糊神经网络故障诊断方法对船用锂电池故障进行诊断是一种有效的诊断方法,并证明了本文所建立的太阳能游览船舶锂电池组故障诊断系统是可以有效地对船用锂电池组故障类型进行诊断,对于太阳能游览船舶锂电池的故障诊断的研究具有一定的参考意义。