風(fēng)光混合驅(qū)動長航程無人海空立體探測船研發(fā)

姚天成， 趙永生， 王紅雨， 何炎平， 丁子龍， 池哲瀛， 蔡煒鍇

(上海交通大學(xué) a. 船舶海洋與建筑工程學(xué)院； b. 電子信息與電氣工程學(xué)院， 上海 200240)

信息技術(shù)和控制技術(shù)的快速發(fā)展使人工智能和無人系統(tǒng)成為當(dāng)前研究的熱點領(lǐng)域，為海洋調(diào)查裝備的發(fā)展提供了新的思路.無人船(USV)以船形浮式平臺為載體，是一種可執(zhí)行某類指定任務(wù)，并基于任務(wù)目的進(jìn)行功能、性能設(shè)計的多功能水面機(jī)器人.作為一種新型的無人搭載平臺，與傳統(tǒng)載人調(diào)查船相比，無人船優(yōu)勢在于靈活機(jī)動[1]，安全、隱蔽性強(qiáng)[2]，可以在海洋中承擔(dān)長時間、大范圍、低成本的海洋監(jiān)測任務(wù)[3-4]，有廣闊的應(yīng)用前景[5-7].

現(xiàn)階段大部分USV均使用燃油和電池作為能源[8]，自身無法實現(xiàn)能源動力補(bǔ)給，不能滿足長期海洋觀測的需求.在環(huán)境信息探測感知方面，現(xiàn)有的無人船由于傳感器距離水面高度較低，易受到波浪抨擊等復(fù)雜海洋環(huán)境的干擾，從而導(dǎo)致感知受限等問題，且視覺設(shè)備往往存在探頭視野受限現(xiàn)象[9-11].

針對上述問題，本文研發(fā)了CWind無人船，為風(fēng)能太陽能混合驅(qū)動的長航程無人?？樟Ⅲw探測船，以風(fēng)能和太陽能作為驅(qū)動能源，續(xù)航持久.同時，配備了艇載系留無人機(jī)探測系統(tǒng)，感知范圍廣、精度高、視野靈活，可用于長周期的海洋大范圍環(huán)境立體探測，從而實現(xiàn)?？找惑w的特定海域大面積巡航和定點觀測，并能遠(yuǎn)程傳輸探測信息.

1 CWind系統(tǒng)組成

CWind無人船主要由船體、風(fēng)能太陽能混合動力系統(tǒng)、無人機(jī)(UAV)桅桿系統(tǒng)和?？樟Ⅲw探測系統(tǒng)四大部分組成.表1為主要技術(shù)參數(shù)，圖1為CWind概念示意圖.

表1 CWind主要技術(shù)參數(shù)Tab.1 Main technical parameters of CWind

圖1 CWind主要系統(tǒng)組成Fig.1 Main system composition of CWind

在船體設(shè)計上，CWind采用低速高性能雙體船型，具備良好的初始穩(wěn)性，結(jié)合可調(diào)節(jié)型負(fù)載系統(tǒng)，可以進(jìn)一步提升無人船的穩(wěn)性以應(yīng)對更為復(fù)雜惡劣的海洋環(huán)境.

圖2 CWind混合動力系統(tǒng)Fig.2 Hybrid power system of CWind

風(fēng)能太陽能混合動力系統(tǒng)如圖2所示，主要包括升降式的導(dǎo)管型高效低風(fēng)速風(fēng)力機(jī)、可展式的太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)、鋰電池儲能單元，以及能量管理控制器.在能量管理控制器的統(tǒng)一管控下，風(fēng)力機(jī)和太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)對船載鋰電池組進(jìn)行充電，鋰電池組對船載電力推進(jìn)系統(tǒng)、探測系統(tǒng)和系留無人機(jī)進(jìn)行供電.采用可再生能源混合配置，可克服單一能源供電的不穩(wěn)定性，提高供電效率.

CWind的無人機(jī)桅桿系統(tǒng)如圖3所示，由多旋翼系留無人機(jī)、線纜自適應(yīng)收放絞車和艇載系留無人機(jī)起降平臺組成.系留無人機(jī)采用無人船載電源通過系留線纜供電，可長時間滯空懸停發(fā)揮機(jī)動性優(yōu)勢，參數(shù)見表2.系留無人機(jī)上搭載了視覺和激光雷達(dá)等設(shè)備，通過GPS、超聲波測距儀、陀螺儀和加速度計等實現(xiàn)與無人船的同步巡航；同時，機(jī)載視覺設(shè)備采集的高清視頻等數(shù)據(jù)可以通過系留線纜內(nèi)置的光纖回傳到無人船，具有空中作業(yè)時間長、數(shù)據(jù)傳輸帶寬大的優(yōu)勢.無人機(jī)桅桿系統(tǒng)大幅提升了無人船的態(tài)勢感知能力，相當(dāng)于無人船的一雙“天眼”.

CWind的海空立體探測系統(tǒng)如圖4所示，利用多傳感器信息融合技術(shù)，通過整合高分辨率攝像頭、超聲波氣象站、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和多波束測深儀等船載和機(jī)載傳感器信息，實現(xiàn)對環(huán)境信息的可靠感知，提升無人船在復(fù)雜環(huán)境下對環(huán)境探測與識別的準(zhǔn)確性，避免系統(tǒng)因單傳感器受環(huán)境強(qiáng)干擾而做出錯誤決策.設(shè)計基于“即插即用”和模塊化設(shè)計概念，通過在標(biāo)準(zhǔn)平臺上集成不同的功能模塊以實現(xiàn)多樣化作業(yè)任務(wù)，具有較強(qiáng)的重配置性、擴(kuò)展性和多功能性，從而滿足用戶任務(wù)需求，如水文測量、氣象監(jiān)測、海洋生物觀測等.

圖3 無人機(jī)桅桿系統(tǒng)Fig.3 UAV mast system

表2 無人機(jī)主要參數(shù)Tab.2 Main parameters of UAV

圖4 ?？樟Ⅲw探測系統(tǒng)Fig.4 Ocean-air stereoscopic detection system

2 關(guān)鍵技術(shù)

CWind無人探測船的優(yōu)勢在于其長航程續(xù)航能力和多維立體的海空立體探測能力，開發(fā)中采用了多項關(guān)鍵技術(shù).

2.1 艇載系留無人機(jī)自主降落控制

無人船海上航行作業(yè)時在隨機(jī)風(fēng)、浪、流載荷的作用下始終處于六自由度運動中，無人機(jī)自主著艦難度高，因此無人機(jī)的精確自主降落是實現(xiàn)無人機(jī)-無人船協(xié)同控制的關(guān)鍵[12-14]，尤其當(dāng)無人船處于巡航狀態(tài)時，無人機(jī)的精準(zhǔn)降落更具挑戰(zhàn)性.

視覺導(dǎo)航技術(shù)是目前無人機(jī)自主著艦的主流方法[15-16]，然而惡劣海上天氣條件下，圖像識別精度顯著降低，無人機(jī)完成自主降落十分困難.無人機(jī)自主降落如圖5所示，降落過程中無人船的六自由度運動包含縱蕩(Surge)、橫蕩(Sway)、垂蕩(Heave)、橫搖(Roll)、縱搖(Pitch)和首搖(Yaw).

圖5 無人機(jī)在無人船六自由度運動條件下的自主降落Fig.5 Autonomous landing of UAV under six-degree-freedom USV motion condition

針對無人機(jī)精準(zhǔn)自主著艦，開發(fā)了系纜主動牽引降落技術(shù)和自適應(yīng)對接平臺，如圖6所示.在正常飛行作業(yè)期間，無人機(jī)會充分發(fā)揮其機(jī)動性優(yōu)勢進(jìn)行較大范圍的機(jī)動航行，同時利用線纜自適應(yīng)收放絞車實現(xiàn)線纜收放控制，保證外放長度維持在一個合適的水平，減小其對系留無人機(jī)飛行機(jī)動性帶來的影響.在艇載系留無人機(jī)降落階段，結(jié)合基于線纜主動牽引的自主起降控制方法(見圖7)，無人機(jī)旋翼升力自適應(yīng)平衡回收的線纜對無人機(jī)所施加拉力的垂向分量，同時維持無人機(jī)和無人船的相對水平方位，保證了艇載系留無人機(jī)在有限的降落平臺面積上可以安全地在線纜的引導(dǎo)下降落于艇載系留無人機(jī)起降平臺.

圖6 無人機(jī)降落控制原理Fig.6 Landing control principle of UAV

圖7 無人機(jī)自主降落控制流程Fig.7 Autonomous landing control of UAV

2.2 導(dǎo)管式高效低風(fēng)速風(fēng)力機(jī)

導(dǎo)管式高效低風(fēng)速風(fēng)力機(jī)設(shè)計是研發(fā)過程中的另一項關(guān)鍵技術(shù).目前，小型垂直軸和水平軸風(fēng)力機(jī)在船舶上均有應(yīng)用：垂直軸風(fēng)力機(jī)雖然具有萬向受風(fēng)優(yōu)點，但存在發(fā)電效率低的缺點(功率系數(shù)約0.15)；水平軸風(fēng)力機(jī)發(fā)電效率雖有所提高(功率系數(shù)約0.25)，但存在啟動風(fēng)速高問題.為此，對傳統(tǒng)三葉片小型風(fēng)力機(jī)的葉片數(shù)量、葉片外形進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計[17]，開發(fā)了具有整流和增速作用的全風(fēng)向?qū)Я鞴苎b置，如圖8所示.

為評估導(dǎo)流管裝置對風(fēng)力機(jī)氣動性能和發(fā)電效率的影響，基于計算流體力學(xué)(CFD)方法對風(fēng)力機(jī)在有/無導(dǎo)管兩種情況下進(jìn)行了模擬.計算采用隱式差分格式進(jìn)行三維非定常模擬，為節(jié)省計算網(wǎng)格將計算域設(shè)為圓柱形，并對風(fēng)力機(jī)旋轉(zhuǎn)區(qū)域及尾流區(qū)域進(jìn)行了加密，網(wǎng)格總數(shù)約為570萬.計算域中風(fēng)機(jī)上游設(shè)為速度入口，下游設(shè)為壓力出口，弧面設(shè)為對稱面，采用滑移網(wǎng)格模擬風(fēng)機(jī)旋轉(zhuǎn)，如圖9所示.

圖10所示為風(fēng)力機(jī)在有/無導(dǎo)管兩種情況下的尾渦對比，導(dǎo)管剖面設(shè)計為機(jī)翼形狀，導(dǎo)管和葉尖之間空隙極小，可顯著降低繞流損失并限制尾流收縮，減少能量損失，提高發(fā)電效率.在3種典型工況下，風(fēng)力機(jī)在有無導(dǎo)管時的計算結(jié)果如表3所示.計算結(jié)果表明新型導(dǎo)管式風(fēng)力機(jī)的啟動風(fēng)速約3 m/s，且相對單獨風(fēng)力機(jī)工況獲得了更高的功率系數(shù).該導(dǎo)管式風(fēng)力機(jī)結(jié)構(gòu)上均采用輕質(zhì)材料加工制造，所需的布置空間小，且能夠24 h全天候工作，特別適用于為遠(yuǎn)海無人平臺提供電力.

圖8 導(dǎo)管式小型風(fēng)力機(jī)Fig.8 Small ducted wind turbine

圖9 計算域及導(dǎo)管式風(fēng)力機(jī)表面網(wǎng)格Fig.9 Computational domain and surface mesh of ducted wind turbine

圖10 風(fēng)力機(jī)尾渦對比Fig.10 Comparison of trailing vortex of wind turbine

表3 CFD計算工況及結(jié)果Tab.3 Calculation conditions and results based on CFD

3 結(jié)語

CWind無人?？樟Ⅲw探測船采用風(fēng)能和太陽能混合驅(qū)動，解決了無人船長航程作業(yè)缺少能源補(bǔ)給難題，進(jìn)一步通過搭載系留無人機(jī)解決了傳統(tǒng)無人船在海洋環(huán)境下水面感知能力受限的瓶頸問題，具有優(yōu)良的續(xù)航能力和強(qiáng)大的?？仗綔y能力，未來應(yīng)用場景包括以下幾個方面.

(1) 遠(yuǎn)海島礁?？樟Ⅲw環(huán)境探測.我國南沙島礁海流潮流特點復(fù)雜，暗礁眾多，水深變化大，水動力環(huán)境復(fù)雜，采用傳統(tǒng)調(diào)查技術(shù)在該區(qū)域工作效率低、風(fēng)險大且耗費大量人力和物力.采用CWind無人船，可實現(xiàn)遠(yuǎn)海島礁海域的?？樟Ⅲw探測，快速獲取島礁地表數(shù)據(jù)和水深、水下地形等基礎(chǔ)數(shù)據(jù).

(2) 海洋中尺度渦連續(xù)觀測.目前水下滑翔機(jī)、波浪滑翔機(jī)及ARGO浮標(biāo)等平臺在中尺度渦觀測能力上存在不足.CWind為長航程無人船，通過搭載自動水下剖面觀測平臺、自動氣象站，可實現(xiàn)低成本、高精度的大洋中尺度渦的觀測，獲取高分辨率的中尺度渦立體海洋要素.

(3) 遠(yuǎn)海氣象探測.當(dāng)前遠(yuǎn)海氣象探測主要依靠衛(wèi)星遙感技術(shù)，不能直接測得精確的氣象參數(shù).CWind無人船可穿越臺風(fēng)眼，結(jié)合艇載系留無人機(jī)，“看清”臺風(fēng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，實時獲得臺風(fēng)內(nèi)部風(fēng)場、溫度場和濕度場等各項探測數(shù)據(jù)，為臺風(fēng)數(shù)值預(yù)報和機(jī)理研究提供可靠的實測資料.

(4) 深遠(yuǎn)海域海洋動物種群觀測.CWind為無人船和無人機(jī)立體觀測系統(tǒng)，可以在不驚擾海洋動物(如鯨魚、海豚等)的前提下收集資料，無需借助昂貴的直升機(jī)和固定翼飛機(jī)進(jìn)行觀測.