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基于物联网的船舶油耗监测系统的设计

发布时间:2021-05-12 13:43
  船舶油耗巨大,既影响环保又增加经济成本,监测船舶油耗的“跑冒滴漏”现象,一直是一项艰巨的任务。随着物联网、大数据、机器智能等技术的高速发展,传统手工计算或拾取部分油耗参数的方法,已经远远满足不了船舶油耗智能、实时和精细化管理的要求。然而,物联网技术具备轻便、短距离、廉价、组网等优点,利用灵活地加装于船舶被监测设备上的物联网模块,实时采集风、浪、航速、航向等影响船舶油耗的各种参数,并把这些参数经数据约简后发送到岸站,经大数据计算分析比对,得到船舶油耗偏差和经济最佳性能,并反过来指导船舶的自动化导航,必将促进智能船舶的发展。为此,本文提出基于物联网的船舶油耗监测系统,重点在船端硬件模块设计、后台软件开发、数据处理算法设计等方面做了一些工作。船端硬件模块设计。设计传感器、几种控制模块和通信模块等,实现对船舶油耗关联设备的监测。具体内容包括:传感器模块的加装;船载传感网络的布置;组网拓扑结构设计;主控模块集成ZigBee和其他通讯模块如各种卫星通道,无线WiFi和电信GPRS/3G/4G/NB-IoT。后台软件开发。软件开发的内容包括ZigBee模块的软件系统设计;ZigBee模块到上位机的指... 

【文章来源】:浙江海洋大学浙江省

【文章页数】:82 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第一章 引言
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的与意义
    1.3 国内外发展情况
        1.3.1 国外发展情况
        1.3.2 国内发展情况
    1.4 本课题主要研究内容
    1.5 本论文结构安排
第二章 系统总体架构设计
    2.1 系统总体设计要求
    2.2 系统总体框架
    2.3 系统主要实现功能
    2.4 传感器的部署
    2.5 本章小结
第三章 船端各模块设计
    3.1 ZIGBEE基础
    3.2 ZIGBEE传感器模块
    3.3 ZIGBEE通信模块
    3.4 主控制器模块
    3.5 船岸通信模块
    3.6 终端通信调试
    3.7 本章小结
第四章 后端服务系统设计
    4.1 数据库设计
    4.2 软件框架
    4.3 软件系统的实现
    4.4 本章小结
第五章 油耗大数据处理的算法设计
    5.1 数据清洗
        5.1.1 异常数据的识别
        5.1.2 异常数据的修正
        5.1.3 数据清洗实例
    5.2 重要属性挖掘
    5.3 油耗预测
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
致谢
在读期间发表的学术论文及研究成果


【参考文献】:
期刊论文
[1]船舶能效数据清洗方法研究[J]. 尹奇志,赵光普.  交通信息与安全. 2017(03)
[2]全球船舶油耗数据收集机制登场[J]. 史婧力.  中国船检. 2016(06)
[3]基于NodeJS的智能家居语音控制系统服务器端设计与实现[J]. 单振华,王舒憬,陈凯,强杰.  工业控制计算机. 2016(04)
[4]基于人工神经网络的船舶油耗模型[J]. 叶睿,许劲松.  船舶工程. 2016(03)
[5]内河船用中速柴油机油耗率模型的建立[J]. 王在忠,张跃文,孙培廷.  中国航海. 2015(02)
[6]内河船舶在线油耗监测系统可持续运行的策略研究[J]. 严奇,任杰.  中国水运(下半月). 2013(11)
[7]加拿大CAE公司综合平台管理系统简介[J]. 陈公昌.  科技资讯. 2012(19)
[8]基于CC2430的ZigBee无线网络节点设计[J]. 梁光胜,刘丹娟,郝福珍.  电子设计工程. 2010(02)
[9]基于AT指令集的GPRS智能通信系统[J]. 黄玉兰,刘静,王洪革,李志军.  吉林大学学报(信息科学版). 2009(04)
[10]基于STM32的车载监控设备的硬件设计[J]. 何华芝.  电子测量技术. 2008(12)

博士论文
[1]远洋船舶调度数据挖掘技术研究与应用[D]. 朱飞祥.大连海事大学 2008

硕士论文
[1]基于STM32的工程车辆远程监控系统[D]. 徐俊锋.华东理工大学 2017
[2]基于Redis的分布式消息服务的设计与实现[D]. 曾泉匀.北京邮电大学 2014
[3]船舶主机降功率节能减排技术的优化研究[D]. 王强.大连海事大学 2013
[4]基于能耗预测模型的能源管理系统研究与实现[D]. 杨文人.华南理工大学 2013
[5]神经网络在话务量预测中的应用研究[D]. 马曼.吉林大学 2009
[6]基于人工神经网络模型的降水量预测研究[D]. 孙吉辉.中国海洋大学 2008
[7]船舶燃油消耗状况实时远程监测系统的设计[D]. 陶秀.武汉理工大学 2008
[8]灰色关联分析及其应用的研究[D]. 孙玉刚.南京航空航天大学 2007
[9]基于IEEE802.15.4的无线传感器网络组网研究[D]. 欧杰峰.浙江大学 2006



本文编号:3183519

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