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基于物聯(lián)網(wǎng)的船舶油耗監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

發(fā)布時(shí)間:2021-05-12 13:43
  船舶油耗巨大,既影響環(huán)保又增加經(jīng)濟(jì)成本,監(jiān)測船舶油耗的“跑冒滴漏”現(xiàn)象,一直是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、機(jī)器智能等技術(shù)的高速發(fā)展,傳統(tǒng)手工計(jì)算或拾取部分油耗參數(shù)的方法,已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)滿足不了船舶油耗智能、實(shí)時(shí)和精細(xì)化管理的要求。然而,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)具備輕便、短距離、廉價(jià)、組網(wǎng)等優(yōu)點(diǎn),利用靈活地加裝于船舶被監(jiān)測設(shè)備上的物聯(lián)網(wǎng)模塊,實(shí)時(shí)采集風(fēng)、浪、航速、航向等影響船舶油耗的各種參數(shù),并把這些參數(shù)經(jīng)數(shù)據(jù)約簡后發(fā)送到岸站,經(jīng)大數(shù)據(jù)計(jì)算分析比對,得到船舶油耗偏差和經(jīng)濟(jì)最佳性能,并反過來指導(dǎo)船舶的自動(dòng)化導(dǎo)航,必將促進(jìn)智能船舶的發(fā)展。為此,本文提出基于物聯(lián)網(wǎng)的船舶油耗監(jiān)測系統(tǒng),重點(diǎn)在船端硬件模塊設(shè)計(jì)、后臺(tái)軟件開發(fā)、數(shù)據(jù)處理算法設(shè)計(jì)等方面做了一些工作。船端硬件模塊設(shè)計(jì)。設(shè)計(jì)傳感器、幾種控制模塊和通信模塊等,實(shí)現(xiàn)對船舶油耗關(guān)聯(lián)設(shè)備的監(jiān)測。具體內(nèi)容包括:傳感器模塊的加裝;船載傳感網(wǎng)絡(luò)的布置;組網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計(jì);主控模塊集成ZigBee和其他通訊模塊如各種衛(wèi)星通道,無線WiFi和電信GPRS/3G/4G/NB-IoT。后臺(tái)軟件開發(fā)。軟件開發(fā)的內(nèi)容包括ZigBee模塊的軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì);ZigBee模塊到上位機(jī)的指... 

【文章來源】:浙江海洋大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】:82 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 引言
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的與意義
    1.3 國內(nèi)外發(fā)展情況
        1.3.1 國外發(fā)展情況
        1.3.2 國內(nèi)發(fā)展情況
    1.4 本課題主要研究內(nèi)容
    1.5 本論文結(jié)構(gòu)安排
第二章 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)
    2.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)要求
    2.2 系統(tǒng)總體框架
    2.3 系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)功能
    2.4 傳感器的部署
    2.5 本章小結(jié)
第三章 船端各模塊設(shè)計(jì)
    3.1 ZIGBEE基礎(chǔ)
    3.2 ZIGBEE傳感器模塊
    3.3 ZIGBEE通信模塊
    3.4 主控制器模塊
    3.5 船岸通信模塊
    3.6 終端通信調(diào)試
    3.7 本章小結(jié)
第四章 后端服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    4.1 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)
    4.2 軟件框架
    4.3 軟件系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
    4.4 本章小結(jié)
第五章 油耗大數(shù)據(jù)處理的算法設(shè)計(jì)
    5.1 數(shù)據(jù)清洗
        5.1.1 異常數(shù)據(jù)的識(shí)別
        5.1.2 異常數(shù)據(jù)的修正
        5.1.3 數(shù)據(jù)清洗實(shí)例
    5.2 重要屬性挖掘
    5.3 油耗預(yù)測
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及研究成果


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[3]基于NodeJS的智能家居語音控制系統(tǒng)服務(wù)器端設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 單振華,王舒憬,陳凱,強(qiáng)杰.  工業(yè)控制計(jì)算機(jī). 2016(04)
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碩士論文
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[2]基于Redis的分布式消息服務(wù)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 曾泉?jiǎng)?北京郵電大學(xué) 2014
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[5]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在話務(wù)量預(yù)測中的應(yīng)用研究[D]. 馬曼.吉林大學(xué) 2009
[6]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的降水量預(yù)測研究[D]. 孫吉輝.中國海洋大學(xué) 2008
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[8]灰色關(guān)聯(lián)分析及其應(yīng)用的研究[D]. 孫玉剛.南京航空航天大學(xué) 2007
[9]基于IEEE802.15.4的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)研究[D]. 歐杰峰.浙江大學(xué) 2006



本文編號:3183519

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