0 引　言

船舶生产制造、海上航运等细分工业领域具有高污染、高能耗的特点，针对船舶工业领域的新能源开发也成为一项行业内的研究热点^[1]。

海上蕴藏丰富的风能、太阳能等可再生能源，而这些可再生能源的利用却非常低，具有非常广阔的应用潜力。目前，基于光能和风能的新能源技术不断发展，风力助航船是一种利用风能进行船舶动力助航的船舶种类，相对于传统柴油动力船舶，风力助航船利用海上丰富的风能资源，可以提高船舶动力系统的能源利用率，降低船舶成本。

本文针对风力助航船的风速监测技术进行深入研究，建立一种基于超声波风速传感器的风速监测平台，详细阐述了风速监测平台的构成和工作原理。

1 风速监测技术的研究与发展现状

风向、风速监测技术经历了较长时间的发展，在各个领域都有重要的应用，尤其是气象监测、风电领域、船舶领域，常用的风速风向测试技术包括风杯测试法、超声波测试法等，本文在设计风力助航船的风速监测平台时，主要采用的是超声波风速测试传感器，超声波测试法又可以细分为时差法、多普勒法等，本文主要介绍多普勒法。

多普勒法是利用多普勒效率^[2]进行风速风向测量的一种方法，当气体中含有悬浮颗粒时，超声波信号的多普勒频移可以表示为：

$\Delta f = {f_r} - {f_s} = 2V \times {f_s} \times \frac{{\cos \theta }}{c} \text{。}$

式中： ${f_r}$ 为超声波发射器的发射信号频率； ${f_s}$ 为超声波接收器的接收信号频率； $V$ 为风速； $\theta$ 为超声波的入射角度； $c$ 为超声波在流体中传播的速度。

由式（1）可得风速为：

$V = \frac{{\Delta f \times c}}{{2{f_s} \times \cos \theta }} \text{。}$

1）单向测速

图1为基于多普勒法的单向风速测量原理。

假设2个超声波装置之间的距离为d，超声波传播的速度为 ${V_s}$ ，此时风速为 ${V_w}$ ，顺风时测的传播时间为 ${t_{12}}$ ，逆风时传播时间为 ${t_{21}}$ ，可得：

$\begin{gathered} \frac{d}{{{t_{12}}}} = {V_s} + {V_w} \text{，} \\ \frac{d}{{{t_{21}}}} = {V_s} - {V_w} \text{，} \\ \end{gathered}$

进而得到风速 ${V_w}$ 为：

${V_{\text{w}}} = \frac{d}{2}\left( {\frac{1}{{{t_{12}}}} - \frac{1}{{{t_{21}}}}} \right) 。$

这种风速测量精度非常高，但只能测量单一风向的数据，且在实际应用场景中，风向往往是多向且不断变化的。

2）多向测速

多向测速的原理图如图2所示。

假设多个方向上有4组超声波装置，距离为d，超声波传播的速度为 ${V_s}$ ，风速在南北方向上为 ${V_{wx}}$ ，风速在东西方向上为 ${V_{wy}}$ ，2组超声波装置测量得到的传播时间分别为：顺风时测的传播时间为 ${t_{12}}$ ，逆风时测的传播时间为 ${t_{21}}$ ；顺风时测的传播时间为 ${t_{34}}$ ，逆风时测的传播时间为 ${t_{43}}$ 。可得：

$\begin{gathered} {V_{wx}} = \frac{d}{2}\left( {\frac{1}{{{t_{12}}}} - \frac{1}{{{t_{21}}}}} \right) \text{，}\\ {V_{wy}} = \frac{d}{2}\left( {\frac{1}{{{t_{34}}}} - \frac{1}{{{t_{43}}}}} \right)\text{，}\\ \end{gathered}$

可求得此时的风速为：

${V_w} = \frac{d}{2}\sqrt {\left( {{{\left( {\frac{1}{{{t_{12}}}} - \frac{1}{{{t_{21}}}}} \right)}^2} + {{\left( {\frac{1}{{{t_{34}}}} - \frac{1}{{{t_{43}}}}} \right)}^2}} \right)} \text{。}$

此时的风向为：

$\cos \beta = \frac{{{V_{wx}}}}{{{V_{wy}}}} 。$

2 基于单片机的风力助航船风速监测技术开发 2.1 风速监测系统的整体开发

风力助航船的风速监测平台具备以下功能：

1）数据的采集

监测平台基于超声波风速监测仪器和RS485通信电路，进行风速、风向的采集。同时，监测平台还会同步采集船的航行速度、姿态角等参数^[3]。

2）数据传输

平台采集的风资源数据发送至单片机中和上位机中，并在上位机中进行存储，单片机通过RS232通信接口将指令传送至平台的其他单元。

3）数据的处理和显示

系统采用MSP430单片机进行数据的处理，并通过液晶显示器将风资源数据展示给用户，图3为风力助航船的风速监测平台原理图。

1）主控制系统

主控制系统是风力助航船的风速监测平台核心，本文选用16位MSP430型单片机^[4]，该单元集成了60 Kflash空间和2 k ram存储空间，具有2个串行通信接口，既能与上位机进行串口数据传输，也能同步或异步接收风速仪的数据。

2）姿态仪

针对船舶多自由度运动过程的姿态参数采集需求，本文采用三轴加速度传感器MPU-600，该传感器的性能出众，具有三轴MEMS加速度计和可扩展处理器DMP。同时，姿态仪还具有其他数据接口，可以外接非惯性传感器，如温度传感器和压力传感器等。

3）液晶显示器

风力助航船监测平台采用LCD液晶显示器作为人机交互接口，LCD显示器通过PSB引脚^[5]的高低电平确定串口显示，LCD液晶显示器的引脚时序如图4所示。

2.2 风力助航船的风速数据后处理研究

为了提高风速监测平台的数据采集精度，针对不同风向下的数据采集结果，本文提出一种风向矢量合成的数据后处理算法。该算法将风的空间矢量分解到X轴和Y轴两个分量，矢量合成的原理如图5所示。

得到第一组测试数据的风向矢量分解为：

$\begin{gathered} {X_1} = {V_1}\cos {\beta _1}\text{，} \\ {Y_1} = {V_1}\sin {\beta _1} \text{，}\\ \end{gathered}$

$\;{\beta _1}$ 为第1组数据的风向，假设一次数据采集过程产生的数据量为n组，则可以得到：

$\begin{gathered} {X_n} = {V_n}\cos {\beta _n} \text{，} \\ {Y_n} = {V_n}\sin {\beta _n} \text{，} \\ \end{gathered}$

$\begin{gathered} X = \sum\limits_{i = 1}^n {{x_1},{x_2},...,{x_n}}\text{，} \\ Y = \sum\limits_{i = 1}^n {{y_1},{y_2},...,{y_n}} \text{，} \\ \end{gathered}$

得到风向的平均值和风向值为：

$\begin{gathered} \bar X = \frac{{\displaystyle\sum\limits_{i = 1}^n {{x_n}} }}{N}，\\ \bar Y = \frac{{\displaystyle\sum\limits_{i = 1}^n {{y_n}} }}{N}，\\ \bar \beta = \arctan \frac{{\bar X}}{{\bar Y}} 。\\ \end{gathered}$

2.3 风力助航船风速监测系统平台工作流程

监测平台选用的风速风向仪为A45固体传感器，基于IEC6122通信协议^[6]，监测平台的工作流程图如图6所示。

3 结　语

风力助航船是一种新兴的新能源船舶，这种船舶能够利用海上丰富的风力资源，提高自身动力系统的性能，风力助航船的关键控制输入是风资源数据，本文针对风资源数据的采集原理、平台建设、数据后处理等进行详细研究，有一定的实际应用价值。