一种新型的拖曳式水深测量系统.docx

1、一种新型的拖曳式水深测量系统水下地形数据是水利工程建设、水资源综合利用管理和水环境保护等领域的重要研究基础。随着测深技术的不断发展，水深测量方法经历了多次革新，包括传统的测深杆和锤、声波测深技术（如单波束和多波束测深）及遥感技术（如光学、微波和激光测深）。由于声波在均匀介质中具有良好的穿透性和低衰减性，声波测深技术目前已成为主流方法。传统的声波测深方法通常依赖有人船搭载测深仪和GNSS接收机,在指定位置进行测量。然而，这种方法受环境因素和人工作业的影响较大，工作量大、效率低，且具有一定的危险性。随着无人装备技术的快速发展，无人船和无人机在水下地形测量中的应用显著提高了工作效率和安全性。有文献探

2、讨了无人水面航行器（USV）的技术进展和应用前景，指出这些新型装备在提高测量效率和安全性方面具有巨大潜力。然而，在某些场景下，如沿海滩涂、水库闸口和瀑布断崖等，无人船的应用受到限制，并且存在操作人员安全风险和通行限制。无人机测量系统则是由无人机搭载正射相机、倾斜相机、红外光束激光雷达、多光谱相机等装置，飞行到指定区域进行测量。有文献研究了无人机搭载激光雷达系统在水下测量中的应用，分析了该技术在不同水体透明度条件下的适用性。尽管无人机在浅水区测量中表现出色，但在深水区测量中仍面临挑战。有文献设计了一款集成化水深测量装置，解决了码头前沿及其下方、浅水区等船舶行驶受限区域的水深测量难的问题，但是该装

3、置的手持式使用方式依然需要人工操作，使用场景有限。针对无人船和无人机测量系统的局限性，本文设计一种新型拖曳式水深测量系统，结合无人船和无人机的优势，对现有集成化水深测量装置进行创造性改进，弥补其在水深测量领域的不足，以更好地服务于水下地形测量工作。一、拖曳式水深测量系统方案设计1 .拖曳式水深测量系统模块化设计采用模块化设计方法对水深测量系统进行结构设计，可以加快研究进程，降低研究费用，并增强装置的功能性，扩大其适用范围。该拖曳式水深测量系统(统称为系统)采用无人机进行牵引，用于海洋、河流和湖泊等场景的水下地形测量。因此，需要综合考虑系统的重量、密封性，以及机体的流体动力学特性、运动稳定性和耐

4、波性等多个关键因素。系统结构设计为两个部分：密封舱和浮体。密封舱用于装载相关测量装置并提供水密环境，浮体用于搭载密封舱，为密封舱提供浮力并保证系统整体的运动稳定性，两者通过密封舱的外沿加螺丝固定。无人机和系统之间通过环形扣加钢丝绳连接，实现无人机牵拉功能。系统结构图如图1（八）所示。其中，密封舱分为4个部分，底部开孔将单波束换能器部分露出；单波束上方为电池模块，通过变压器分别为单波束声呐和控制板供电；电池上方为控制板，控制板连接着GPS姿态传感器和天线等模块。密封舱延伸出一圈IOnlnI的外沿，外沿上对称分布4个直径为5mm的螺孔，采用4个螺丝将密封舱与浮体固定连接。密封舱结构如图1(B)所示

5、综合考量系统的重量与稳定性后，将浮体设计为外径500mm、内径200mm、高度150mm的碟形，中间的孔径与密封舱适配，通过螺丝固定，上表面装有环形扣，用钢丝绳和锁扣与无人机连接，从而实现无人机的牵拉功能。后期可通过更改模块的尺寸、搭载的传感器等实现更广泛的应用。(a)系统结构(b)密封仓结构图1系统结构设计2 .系统硬件及软件设计该系统使用RaspberryPi4ModelB作为主控模块,并外接电源、测距、显示、定位、姿态、存储和传输模块。电源模块为树莓派4B和测深仪提供稳定电源；测距模块使用海卓SE200单波束测深仪，连接到树莓派并输出RS232信号；定位模块米用WTGPS-M35A高精

6、度惯性导航模组，输出RS232信号；姿态模块使用Wtgahrsi高精度传感器，输出RS485信号；数据传输采用无线Wi-FI模块，树莓派外接MicroSD卡，同时配备OLED显示模块。岸基控制系统包括无人机控制系统和采集软件控制系统，可通过无线传输协议远程控制。系统技术原理如图2所示。岸基控制系统电源模块变压模块Se200单波束测深仪RaspberrvPi4BWTGPS-M35A定位模组Wtgahrsi姿态传感器MicroSD存储模块OLED电容触摸屏4G传输模块i远程无人机无线传输：控制系统协议：:I远程采集软件控制系统设备硬件系统图2测深系统技术原理软件部分选择ViSUalStUdio作为

7、测深系统的开发环境，利用C#语言进行编程，设计的水深测量软件包括界面交互、系统通信、水深测量、数据管理、数据可视化、姿态改正和数据输出等模块。界面交互模块实时显示数据并支持远程操作。系统通信模块通过串口连接GPS单波束测深仪和姿态传感器到树莓派，并配置串口参数建立连接，接收各传感器采集的数据。水深测量模块连接传感器进行测量,并提供控制功能如开始、暂停、结束测量和换线。数据管理模块用于管理记录数据，包括修改、删除、插入和保存。数据可视化模块用图表库展示水深数据。姿态改正模块根据姿态改正公式消除波动影响。数据输出模块将数据传输至岸基电脑。软件模块间的关系如图3所示。姿态改正模块I匚二I数据输出赢仁

8、N图3测深系统软件模块结构二、系统仿真分析在拖航过程中，波浪阻力、海流阻力、风阻力和静水阻力构成了拖航的总阻力。总阻力可通过船级社给出的经验公式计算得到，也可通过模拟试验（如水池或风洞模型）和数值模拟等方法得到。拖航时的阻力性能直接关系到该系统快速性的优劣，因此研究拖航阻力对设计性能良好的舰船具有重要意义。考虑到该系统是由无人机牵拉运行，阻力转换为施加在无人机上的拉力，其大小不能大于无人机的承载能力，否则容易造成无人机坠毁，因此需要对该系统在正常工况时所受到的阻力进行分析验证。该系统可近似看作艇体，目前主流的关于艇体的计算方法可以分为两大类：一是通过试验和图解分析计算；二是利用计算流体力学(C

9、FD)仿真软件进行模拟仿真计算。第1类方法的缺点是需要花费大量的人力、物力和财力；第2类最常用且精确度较高。考虑到该系统测量水深时的正常工况为l2ms,因此本文采用流体仿真软件AnsysFluent计算分析该系统在03ms水流速度时的前进阻力，然后计算分析其稳定性。L控制方程和湍流模型对不可压缩黏性流体采用平均雷诺(RANS)方程，这是业内现阶段用于船舶仿真的主流控制方程，其在直角坐标系中表示为(1)uixiuiuiufiurjPxi(2)式中，O为流体密度(kgm3)；%为时间(三)；了为流体运动黏性系数(m2s)；夕为流体压力(N/W)；为质量力(ms2)；4、%为时均速度(ms)；ui为

10、脉动速度(ms),加U为雷诺应力项。湍流模型选择重整化群两方程模型(RNGk),它具有较好的稳定性和准确度，由标准k模型改进而来，其湍动能和耗散率的控制方程为1j(P)+丁(PkUi)-T-txixiJ(、8、M)-(p.ul)=-Ul式中，4为湍流动能（J）；为湍流耗散率；Gk为由层流速度梯度引起的湍流动能（J）;为动力黏性系数；%为湍流黏性系数；C；是Ge的修正值；常量Ge=I.4；Ge=I.68；=0.7179o2 .工况描述该系统由浮体和舱体两部分组成，整备质量为5.5kg,外侧浮体直径为50cm,内侧密封舱直径为20cm,整体高度为25cm,满载时吃水深度为8cm,工况见表1。表1水

11、深测量系统工况整备质量kg直径/cm高度/cm吃水深度/cm5.5浮体：50浮体：15&密封舱:25密封舱:20系统工作模式是由无人机牵拉运行，因此需要考虑两方面因素:一是该系统前进时受到的阻力是否大于无人机的承载能力；二是系统的速度是否适合测深仪和其他传感器的工作。参照无人船测深时的运行速度（一般为l2ms）,本文分别采用0.5、1、1.5、2、2.5、3m/s的速度进行仿真分析。3 .CFD仿真分析根据系统工况在AnSyS软件中进行仿真分析，首先利用Spacedaim对系统进行三维建模，然后对模型及其外流场进行网格划分，最后利用Fluent计算其阻力。计算域取长X宽X高为8L2L8L的区域

12、以系统吃水线作为气液分界线，水面线距计算域下表面为5L,其中L为系统直径。计算域四周及下表面为自由滑移壁面，上表面为压力出口边界，系统表面为非自由滑移壁面。数值计算的计算域及边界条件如图4所示。2L8(a)计算域及边界条件空气域水线面水深测量设备水域（三）外流场网格划分图4Fluent计算流程网格采用分块划分的方式，流体域采用大体积四面体网格划分,系统本体采用加密小网格划分，如图4所示。这种划分方式能有效降低网格数量，减少计算时间，关键部位的加密又能保证计算准确性,本文网格划分数量不同计算组别均在180万187万。仿真计算求解器选择非稳态求解，选择多相流模型VOIUmeofFluid,系统工

13、作环境为水和空气，其中水流速度分别设置为0.5、1、1.5、2.0、2.5和3.0ms,空气流速设置为0.5ms,迭代次数设定为200次，阻力报告如图5、表2所示。00.51.01.52.02.53速度/(ms)图5Fluent仿真阻力情况表2阻力报告水流速度/(ms)0.511.522.53阻力/N6.7813.3521.4130.341.3953.36综上所述，通过本次仿真分析，验证了该水深测量系统在不同速度下的性能表现。由阻力报告可以看出，该系统在水流速度增大时，阻力也随之增大，基本呈线性关系；当水流速度为3ms时，阻力户限蚪为53.36N,这些数据为后续选择相匹配的无人机动力提供了重要

14、参考。三、拖曳式水深测量系统实现与验证1 .拖曳式水深测量系统实现为了检测水深测量系统的基本功能，制作了实物模型，如图6所示。其中，浮体材质选择聚苯乙烯泡沫、玻璃纤维、碳纤维和环氧树脂的组合材料，为设备提供足够浮力的同时又具有坚固的外壳抵抗冲击；密封舱材质选择亚克力板和铝金属密封装置的组合，保证密封舱整体的密封性。图6水深测量系统实物模型系统主控模块采用RaSPberryPi4ModelB,支持5V、3A的电源输入，具备L5GHz运行的64位四核处理器，8GB的RAM,2.4GHZ的双频无线LAN；单波束声呐采用海卓SE200-USV基础版无人船用单波束测深仪,工作频率为200KHz;量程范围

15、O.5200m;波束开角8；测距精度IenI+1XIO-D,分辨率8mm；供电DC928V;功耗：典型功耗5W、瞬时功耗小于10W、启动功耗小于15W；GPS定位模块采用WTGPS-M35A高精度惯性导航模组，定位精度小于01m,追踪灵敏度为一165DBm,多模连续运行典型运行功耗为60mA(3.3V),自适应组合惯导算法，在没有GPS信号时也可以输出路径；电源采用2OOOOmAh的12V锂电池并接有降压模块；姿态模块采用WTGAHRS1高精度姿态传感器，姿态测量精度0.2。；此外还外接有32GB内存MicroSD卡和无线传输模块。2 .验证测试为验证系统的各项功能，进行了试验测试，主要分为3

16、个部分。第1部分为静态测试，验证系统在静态情况下的姿态稳定性、密封性和测量数据的精确性。将系统放入试验水池中，事先测量水池深度为L20m,测试时间设置为IOnlin,软件共记录600个水深点。测试结果显示：系统密封性良好，无进水情况；在水中的姿态平稳，稳定性良好。对测量水深数据经过吃水矫正后与实际水深进行对比，最大误差为005m,平均误差为O.02m,误差限值满足水运工程测量规范（JTSI312012）中对于水深测量的深度误差限值的要求（见表3）,结果表明其精度符合水深测量要求。表3深度误差限值ID水深范围W20H20深度误差限值土。.2o.oiF第2部分为拖曳测试。选取一室外开阔水池进行试验

17、以仿真分析中阻力报告为参考，选取大疆DJIMatfice600pro型号无人机进行牵拉测试，该无人机最大承载重量为8kg（最大拉力为78.4N）,满载飞行时间为3035min,最大抗风6级。围绕水池进行了15min的拖曳测试，测试过程中设定无人机最大飞行速度为2ms,距离水面高度23m,测试所用钢丝缆绳长度为4m,系统与无人机之间采用钢丝绳加锁扣的方式连接。测试结果显示，系统在拖曳过程中姿态稳定,最大倾斜角度小于15,满足单波束声呐及姿态传感器的工作要求，能够按照指定航线测量，并且能够实现无人机在岸上对系统的运输和收放。第3部分为开放水域测试。将该系统应用于上海海洋大学内镜湖中进行测试，测试

18、水域范围约为50mX50m,当日风速约为lms,无人机飞行速度设定为2mso与此同时，采用APache3号无人船，搭载D270型号单波束测深仪，船速设定为2ms,采用往返重复断面测量方式进行精度验证，测试情况如图7所示。测试结果显示系统运行稳定，姿态良好，数据收集完成。(a)无人船测量试验情况(b)无人机牵拉水深测量系统试验情况图7开放水域测试3.系统精度验证系统测量精度主要通过在外业测量中布设交叉测线和重复测线来验证，提取其中交叉点或重复点的不符值来计算测量误差。数据处理中将一定距离限差范围之内的点标定为同名点或相近点，获得同名点之后，则可以进行误差计算，其公式为：2n(5)式中，为测量中误

19、差(m)；内为交叉点或重复点水深不符值(m)；为有效同名点个数。对于不符值大于3倍中误差的交叉点应分析原因，如确因该点附近地形变化剧烈引起的，可不参与精度计算，但未参加计算的交叉点个数不得超过总交叉点个数的5%。为验证该系统的数据精度，选取无人船与本系统测量的共计50个同名点进行水深数据比对，根据式可算得其外符合误差外=(55/100)-1=0.0342m；选取本系统主测线和检查线中共计50个交叉点进行水深数据比对，其内符合误差M内=(5/100)=0.0245m根据水运工程测量规范中对于同名点的水深对比互差要求的规定(见表4),当实际水深H小于20m时,深度对比互差需小于O.4m,实际测量镜

20、湖水深小于20m,本系统测量内外符合误差外、内均小于O.4m,符合规范要求。表4深度对比互差要求（In）水深深度对比互差HW20wo.4H200.02H四、结语本文基于功能模块化和低阻力易拆卸的设计理念，结合流体力学分析方法，设计了一款适用于无人机牵拉的拖曳式水深测量系统。静态测试显示该系统密封性良好、姿态稳定且数据精度符合规范；拖曳测试显示系统在选择合适的无人机后可以进行拖曳运行，在无人机飞行速度最大为2ms时，拖曳过程中系统的姿态稳定、倾斜角度小于15,软件及硬件运行稳定。开放水域测试中采用往返断面重复测量和无人船同步测量两种验证方式，数据显示系统外符合误差为0.0342m,内符合误差为0.0245m,满足相关规范要求，证明了系统设计的合理性和可靠性，为前期的理论设计提供了实践支撑。本系统具有集成度高、模块化、测量准确、便携轻巧等特点，在高原湖泊、峡谷水库、浅水滩涂或密集排列的坑塘等水域的测量中,具有传统无人船难以比拟的优势，是一种创新的解决方案。