基于物联网的无人水面艇航行状态监测系统设计.pdf
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1、第52 卷第1期2024年2 月文章编号:10 0 0-38 7 8(2 0 2 4)0 1-0 0 19-0 9基于物联网的无人水面艇航行状态监测系统设计造船技术Zaochuan JishuDOI:10.12225/j.issn.1000-3878.2024.01.20240104Vol.52 No.1Feb.,2024温小飞1,王广哲1*,周枫,李同兰3(1.浙江海洋大学船舶与海运学院,浙江舟山316 0 2 2;2.浙江省海洋开发研究院,浙江舟山316 0 2 1;3.舟山市卓林船舶设计有限公司,浙江舟山316 0 0 0)摘要:针对无人水面艇(Unmanned SurfaceVesse
2、l,U SV)航行状态监测及试航性能评估试验中的参数获取问题,设计一套USV航行状态监测系统。以物联网(Internet of Things,I o T)3层架构为基础,设计小尺寸、低功耗的监测方案。以多源传感器和STM32微控制器作为感知层,以远距离无线电(LongRangeRadio,L o Ra)网关及LoRa终端作为数据远程传输途径,以传输控制协议(TCP)作为数据远程传输协议,以云平台作为系统应用层,实现数据采集、传输和应用功能。基于监测系统要求,在应用层设置阅值实现航行状态预警功能。对系统功能及性能进行测试,结果表明,系统横、纵摇精度为土0.0 2 RMS,风速为(0.2 士0.0
3、 3)m/s,风向为土2.5,所有监测参数技术指标均符合要求,且丢包率在通信距离小于1.4km时为1.5%,较传统方法降低约2 2%。该系统可为进一步完善USV航行状态监测提供技术支持。关键词:无人水面艇;航行状态监测系统;物联网;多源传感器;远距离无线电中图分类号:U675.79文献标志码:ADesign of Navigation Condition Monitoring Systemfor Unmanned Surface Vessel Based on Internet of ThingsWEN Xiaofeil,WANG Guangzhel*,ZHOU Feng,LI Tonglan
4、(1.School of Naval Architecture and Maritime,Zhejiang Ocean University,Zhoushan 316022,Zhejiang,China;2.Zhejiang Marine Development Research Institute,Zhoushan 316021,Zhejiang,China;3.Zhoushanshi Zhuolin Ship Design Co.,Ltd.,Zhoushan 316000,Zhejiang,China)Abstract:In view of the parameter acquisitio
5、n problem in the navigation condition monitoring and trialperformance evaluation test of Unmanned Surface Vessel(USV),a USV navigation condition monitoring systemis designed.Based on the 3-layer architecture of Internet of Things(loT),a small size and low powerconsumption monitoring scheme is design
6、ed.The multi-source sensors and STM32 microcontroller are used asthe sensing layer,the Long Range Radio(LoRa)gateway and LoRa terminal are used as the remote datatransmission channel,Transmission Control Protocol(TCP)is used as the remote data transmission protocol,the cloud platform is used as the
7、system application layer,and the data collection,transmission,and applicationfunctions are realized.Based on the requirements of monitoring system,the threshold value is set in theapplication layer to realize the navigation condition warning function.The test results of system function andperformanc
8、e show that the rolling and pitching accuracy is 0.02 RMS,the wind speed is(0.20.03)m/s,the wind direction is 2.5,all the monitoring parameters meet the requirements,and the packet loss rate is1.5%when the communication distance is less than 1.4 km,which is about 22%lower than the traditionalmethod.
9、The system can provide technical support for further improving the USV navigation基金项目:浙江省重点研发计划项目(编号:2 0 2 1C03185);浙江省市场监督管理局质量技术基础建设项目(编号:2 0 2 0 0 132)作者简介:温小飞(19 7 7 一),男,副教授,研究方向为海洋无人艇系统设计与智能测控*通信作者:王广哲(19 9 6 一),男,硕士,研究方向为海洋无人艇航行状态监测与运动控制系统20condition monitoring.Key words:Unmanned Surface Vess
10、el(USV);navigation condition monitoring system;Internet of Things(loT);multi-source sensor;Long Range Radio(LoRa)0引言随着物联网(Internet of Things,I o T)技术的发展,无人驾驶技术得到快速提升,无人水面艇(U n m a n n e d Su r f a c e Ve s s e l,U SV)因小巧灵活、操作简单而广泛用于替代人类在危险和恶劣环境中执行任务,例如环境监测、海洋资源勘探、海上搜救、反潜作战等 1-2 。然而,在复杂和危险水域执行任务时,需要实
11、时获取参数并辩识其安全状态,要求监测系统具有高实时性和可靠性,一旦USV航行状态参数(航速、航向、风速、风向、横摇、纵摇、主机运行参数等)在传输系统中延迟或误差过大,会对其航行安全产生致命的后果 3。在主机航行试验和航速、操纵性、耐波性等航行性能试验造船技术第52 卷第1期无线电(Long Range Radio,L o Ra)终端与LoRa无线网关相结合的方式可有效解决传输丢包与延时的问题,提高系统实时性,为USV的任务成功性及航行性能评估试验提供推理依据。1系统方案根据IoT体系结构设计原则,设计USV航行状态监测系统主体架构,分为感知层、传输层和应用层,如图1所示,其中,TCP为传输控制
12、协议,PC(I n t e r-I n t e g r a t e d Ci r c u i t)为集成电路互连。该系统具有实时数据采集、远程传输、异常报警等功能。移动端IT上位机-监控中心中,同样需要获取航行状态数据对USV性能进行评估。针对USV航行需求设计监测系统,实时监测航行状态信息并对异常参数进行预警,对提高USV航行安全性与任务成功性具有重要意义。目前,在船舶监测研究方面取得一定成果。Alpha OriTechnology公司研发监测船舶运行状况的SMARTShip 监测系统 4。文献5 文献7针对USV的综合电力系统智能监控进行研究。胡剑等 8 对USV健康管理系统需求进行分析。
13、余永华等9 设计船用柴油机缸压在线监测系统。乔大雷等 10 设计USV预测性维护系统。任兵等 11 设计基于移动浮标式的 USV 航行位置监测系统。IoT3层架构监测平台作为“智慧航运”的重要组成部分,在智能化、自动化、连续性及可靠性等方面均具有良好的表现,能够提供实时便捷的监控网络 12 。然而,上述研究中的IoT技术在USV运行状态监测方面的相关研究却较少,且现有监测系统的测量物理对象单一,仅解决若干关键子设备的监测问题,系统数据传输丢包率与延时较高,尚无法为USV动态调整任务及航行性能评估试验提供全面的信息支持。综上所述,针对USV运行状态监测物理对象类别不足与远程传输丢包等问题,基于I
14、oT3层架构开展研究工作,设计USV航行状态监测系统,利用多源传感器和现场总线对航行状态参数进行采集,丰富监测参数种类。数据远程传输采用远距离ModbusTCP用户传编层LoRa网关现场总线STM32微控制器RS485ModbusPC模拟量采集器感知姿态转速电涡流绝对值风速风向差分定位!传感器传感器_传感器编码器传感器传感器模块二图1系统主体构架(1)感知层由STM32微控制器、多源传感器、模拟量采集器、RS485集线器、现场总线等组成。采用RS485与I?C组合的通信方式,执行上级的操作指令,STM32微控制器最终将采集的实时数据通过现场总线向上传输。(2)传输层主要由互联网和无线通信网组成
15、。LoRa是一种低功耗广域网通信技术 13,鉴于其低成本、功耗小、抗干扰能力强等特点,选用LoRa终端作为近距离传输网络。远距离数据传输选用双通道LoRa网关,对上使用TCP/网际协议(IP)接入云平台,对下通过内部LoRa通道与终端节点进行通信。传输层的主要功能是将感知层中监测数LoRa终端PC温小飞,等:基于物联网的无人水面艇航行状态监测系统设计据上传至应用层,并将应用层的指令下发至感知层,起到上传下达的桥梁作用 14。(3)应用层作为IoT和用户的接口,需要实现对接收的原始数据进行解码、计算和存储,并在监测到异常数据时及时反馈至用户。应用层主要由上位机和移动终端组成。Web端和手机小程序
16、可实现人机交互,授权用户可通过Web端和小程序访问该数据可视化展示平台,实时获取USV航行状态数据,并可人为下发指令。计算模型主要用于将采集的数据转换成所需参数,再将其与设置的静态阈值进行对比分析,在不满足条件时发送预警指令,管理者根据实际情况及时调整航行策略。2硬件设计与集成系统硬件分别由数据采集模块、存储模块、无线通信模块和电源模块组成,详细技术指标如表1所示,其中,DC为直流电,ASCII(A m e r ic a nStandard Code for Information Interchange)为美PCI3-ANILTAMPGND.45PCI5-OSC32_OUTP15P6XTAL
17、-INXTAL-OUTCi22pF7NRST8PAO-WKUP9GNDHPA1R210PA2/USART2.TXLoRa终端接口8MC4HH22pFU2VCCGND3RXD4TXDPPS5GPS模块2.1数据采集模块数据采集模块是感知层的核心部分,由微控制器和多源传感器组成。数据采集与处理功能由微控制器完成。使用STM32F103C8T6作为主控制器,该芯片基于32 位高性能ARMCortex-M3芯片,工作频率最高可达7 2 MHz,拥有2 个串行外设接(Se r ia l Pe r ip h e r a l I n te r fa c e,SPI)、2 个IC接口、2 组12 位模数转换器
18、(Analog-to-DigtalConverter,A D C)、3个通用同步/异步收发器21国信息交换标准代码,LSB(L e a s t Sig n if ic a n t Bit)为最低有效位(即最小分辨率)。系统主要电路原理如图2 所示。表1技术指标项目指标DC12电源电压/V航速精度/(ms-1)0.96工作温度/-2080通信接口RS485输出格式ASCII波特率自行配置舵角测量精度/()动态响应时间/s0.50.1横、纵摇动态0.03精度/(RMS)横、纵摇分辨率/16384(LSB.g-1)3V3R!UORCIU1VBAT15P32.768KlY1IM3V3GNND1718P
19、B2/BOOT1PBI/ADC_IN919PB1012C2SCL/USART3_TXPB13/SP2SCK20PB11/2C2SDAUSART3RX21VSSAVSS 1 VSS.3 VSS.2 VDD/VDD2 VDD 3221232425L2627STM32F103C8T6GND图2 系统电路原理(Universal Synchronous/Asynchronous Receiver/Transmitter,U SA RT)接口,性能高,功耗低。丰富的接口和杰出的控制能力使其适用于控制多个传感器的应用。多源传感器选型及计算模型如下:(1)姿态数据。采用MPU60506轴姿态传感器,芯片内部
20、涵盖3轴陀螺仪和3轴加速度传感器,且内置卡尔曼滤波算法,提高数据处理精度,减少误差累积 15。MPU6050通过IC接口与微控制器进行通信。各轴的角速度分量、加速度分量经项目航向角精度/()定位水平精度/m0.025舵角测量范围/()3600.08转速测量精度/0.01(r.s-1)风向精度/()风速精度/(0.2+(ms-1)0.03)GNDGNDSTM32主控芯片PB9/TIM4_CH43PC14OSC32IN11PA3/USART2RXPA4/SPIINSS13PA5/SPIL_SCK14PA6/SPILMISO15PA7/SPIIMOSI16PBO/ADCIN8指标0.050.32.5
21、487R33V3U3PB9/TIM4.CH3BOOTO4647UiMPB7/2CL_SDA/TIM4_CH245PB6/12CISCL/TIM4CHI44PB5/12CI_SMBAI43PB4/JTRST42PB3/JIDO4140PA115/JDIPA1439PA1338PA12/USBDP37PAI1/USBDM36PAIOUSARTIRX35PAOUSARTLTX34PA&USARTICLK33PB15/SPI2MOSIPB14/SPI2MISOPB12/SPI2NSSVDDA28R7JOR33VCCGND3SDASCLINT6ADO姿态传感器3V3C5U4104323130297R52
22、ROVCC156R4360RJ360RREB37DEA48DIGNDSP3485GNDR620RRS485接口现场总线接口22数字运动处理器(Digital MotionProcessor,DMP)直接融合并输出四元数,采用q格式,放大至2 30 16 ,将四元数转换为欧拉角。(2)依托Here十基站实时动态(Real-TimeKinematic,RT K)全球导航卫星系统(GlobalNavigation Satellite System,G NSS)差分定位模块获取位置信息,该模块支持多卫星系统联合定位,可根据需求选择数据输出协议,供电电压为3.3V,追踪灵敏度为一16 1dBm、网络RT
23、K定位更新速率最高可达8 Hz,通过I?C接口直接与微控制器进行通信。(3)利用SJ1011CY-1615-070-H电涡流位移传感器采集振动数据,工作电压为士15V,整体采用“二次注塑”技术具有耐腐蚀、防油、防水的功能,适合在恶劣环境下工作。根据标准特性方程可计算振动位移:X=(V+1.000 4)/2.548 9式中:X为探头与试件之间的距离,mm;V为电涡流传感器输出电压,V。(4)风向、风速传感器均采用Modbus远程终端单元(Remote Terminal Unit,RT U)协议,工作电压为DC12V,动态响应速度小于0.3s,灵敏度高。基于输出电压与风速风向成正比关系,可计算实时
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