基于物联网的船舶气囊群气压监测客户端开发研究

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1、广东工业大学硕士学位论文（工学硕士）基于物联网的船舶气囊群气压监测客户端开发研究姜培二○一八年五月分类号:学校代号:11845UDC:密级:学号:2111501144广东工业大学硕士学位论文（工学硕士）基于物联网的船舶气囊群气压监测客户端开发研究姜培指导教师姓名、职称：陈健教授学科（专业）或领域名称：仪器科学与技术学生所属学院：机电工程学院论文答辩日期：2018年5月ADissertationSubmittedtoGuangdongUniversityofTechnologyfortheDegreeofMaster（MasterofEngineeringScience）

2、TheResearchofDevelopmentofShipAirbagsPressureMonitoringClientBasedonIoTMasterCandidate:PeiJiangSupervisor:Prof.JianChenMay2018SchoolofElectromechanicalEngineeringGuangdongUniversityofTechnologyGuangzhou,Guangdong,P.R.China,510006摘要摘要在船舶行业中，保证船舶在下（上）水过程中的安全是船舶航行过程中的一项关键任务，目前船舶下水技术包括轨道式下水、

3、滑道式下水、气囊下水、坞内下水等。其中船舶气囊下（上）水工艺是由我国开创的具有自主知识产权的新工艺，它得益于船用气囊柔韧性好以及耐磨等特性，具有经济、实用、简易的优点，在中小型船舶厂中应用广泛。为保证船舶在下水过程中的安全，需要对气囊的实时气压进行监控，进而对气囊的承载能力进行评估。目前市场上船舶气囊压力监测最常用的方法是人工读取机械式压力表上的气压数据，这种读取方法存在精度低、速度慢、耗时费力、实时性差、安全性差等缺点。为了改善上述问题，利用物联网技术和云计算技术相结合，通过无线传感网络将传感器终端节点的数据传输至云端服务器，最终实现在互联网终端实时监控船舶下（上）水

4、状态。这种无线监控方式具有高效、实时、高精度的特点。本文提出了一种基于物联网的船舶气囊群气压监测客户端设计，监测客户端系统主要由感知层、传输层和应用层三部分组成。课题的研究过程主要包括对感知层ZigBee无线传感器网络的搭建，传输层物联网网关和设备云服务器的方案设计以及应用层软件的开发方案设计。整个系统设计实现了在客户端上实时监控船舶下（上）水过程中气囊的气压状况，改善了传输距离的限制。本文主要完成的工作有以下几个方面：（1）简要概述课题的研究内容，分析课题研究的背景和意义，并介绍了目前监测技术和物联网技术的发展现状，最后分析了本文的创新之处；（2）分析客户端系统设计涉

5、及的关键技术；（3）搭建系统感知层的无线传感器网络，包括对传感器终端节点的硬件电路设计和软件设计；（4）确定传输层物联网网关的设计方案，包括硬件设计和软件设计；（5）设计软件的总体流程框架以及包含的功能模块，并分析了每个模块的设计流程，并对软件数据存储模块的数据库进行设计；（6）将客户端放在系统环境下进行测试，测试系统软件的功能、兼容性、稳定性、运行速度等。关键词：船舶气囊；ZigBee技术；物联网网关；设备云服务器；Qt软件I广东工业大学硕士学位论文ABSTRACTIntheshipbuildingindustry,ensuringtheship'ssafetyint

6、helower(upper)waterisakeytaskintheship'snavigation.Atpresent,shiplaunchingtechnologiesincludeorbitallaunching,chute-typelaunching,airbaglaunching,anddocklaunching.Amongthem,theshipunderairbag(upper)watercraftsmanshipisanewtechnologydevelopedbyChinawithindependentintellectualpropertyright

7、s.Itusesmarineairbagswithgoodflexibilityandwear-resistancecharacteristics,andhastheadvantagesofeconomy,practicality,andsimplicity,insmallandmedium-sizedshipyards.Widerangeofapplications.Inordertoensurethesafetyoftheshipduringthelaunchingprocess,itisnecessarytomonitortheai