一种基于多普勒效应的水下无线传感器网络时间同步机制_王建平

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水声传感器网中基于网络编码的多径路由协议

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传感器与微系统（ＴｒａｎｓｄｕｃｅｒａｎｄＭｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）
２０１３年第３２卷第１期
水声传感器网中基于网络编码的多径路由协议
ＸＵＭｉｎｇ ’
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｇｈａｉＭａｒｉｔｉｍｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１３０６，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｈａｎｇｈａｉＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ＦｕｄａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２００４３３，Ｃｈｉｎａ）
Ｍｕｌｔｉ — ｐａｔｈｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｔｏｃｏｌｆｏｒｕｎｄｅｒｗａｔｅｒａｃｏｕｓｔｉｃｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓｂａｓｅｄｏｎｎｅｔｗｏｒｋｃｏｄｉｎｇ
ｉｎｕｎｄｅｒｗａｔｅｒａｃｏｕｓｔｉｃｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ（ＵＷＡＳＮｓ），ａｍｕｌｔｉ — ｐａｔｈｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｔｏｃｏｌｂａｓｅｄｏｎｎｅｔｗｏｒｋｃｏｄｉｎｇ（ＭＲＮＣ）ｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．ＭＲＮＣｃｒｅａｔｅｓｍｏｒｅｎｅｔｗｏｒｋｃｏｄｉｎｇｏｐｐｏｒｔｕｎｉｔｉｅｓｆｏｒｄａｔａｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｔｈｒｏｕｇｈｄｙｎａｍｉｃ

基于模糊Petri网络的FPSO单点多管缆干涉风险评估

㊀㊀文章编号：１００５⁃９８６５（２０２２）０１⁃００１０⁃１１基于模糊Ｐｅｔｒｉ网络的ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险评估余建星１，２，曾庆泽１，２，余㊀杨１，２，陈海成１，２，吴世博１，２，范海昭１，２（１．天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室，天津㊀３０００７２；２．天津大学天津市港口与海洋工程重点实验室，天津㊀３００３５０）摘㊀要：ＦＰＳＯ单点系泊系统水下管缆众多，受环境等因素影响，管缆容易发生拉伸㊁扭转㊁弯曲和碰撞，引发干涉现象，危及工程安全㊂针对ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险，提出了基于模糊Ｐｅｔｒｉ网络的风险评估方法㊂首先，辨识风险因素来构建风险评估指标体系，并转化为模糊Ｐｅｔｒｉ网模型；其次，采用层次分析法确定风险因素的常权重，并引入模糊置信结构来提高专家主观评价的准确性；然后，将变权理论与模糊推理算法相结合来迭代求解库所可信度和状态矩阵；最后，以南海某内转塔式ＦＰＳＯ为例进行了风险评估㊂结果表明：该ＦＰＳＯ的风险评估等级为中等，环境与设备因素是影响管缆干涉的主要因素㊂通过风险排序结果对综合评估值较高的风险指标提出了风险控制措施，可有效降低管缆干涉风险发生的概率与危害㊂关键词：ＦＰＳＯ单点系泊系统；管缆干涉；模糊Ｐｅｔｒｉ网；风险评估中图分类号：Ｐ７５１；ＴＥ５８㊀㊀㊀文献标志码：Ａ㊀㊀㊀ＤＯＩ：１０．１６４８３／ｊ．ｉｓｓｎ．１００５⁃９８６５．２０２２．０１．００２收稿日期：２０２１⁃０１⁃１３基金项目：国家重点研发计划资助项目（２０１８ＹＦＣ０３１０５０２）；国家自然科学基金面上项目（５１７７９１７３）作者简介：余建星（１９５８⁃），男，福建泉州人，博士，教授，主要从事海洋结构可靠性㊁风险评估方面的研究㊂Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｙｊｘ２０００＠ｔｊｕ．ｅｄｕ．ｃｎ通信作者：余㊀杨（１９８８⁃），男，博士，副教授，主要从事海洋结构可靠性㊁水动力分析的研究工作㊂Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｙａｎｇ．ｙｕ＠ｔｊｕ．ｅｄｕ．ｃｎＲｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｒｉｓｅｒｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｏｆＦＰＳＯｓｉｎｇｌｅｐｏｉｎｔｍｏｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｆｕｚｚｙＰｅｔｒｉｎｅｔＹＵＪｉａｎｘｉｎｇ１，２，ＺＥＮＧＱｉｎｇｚｅ１，２，ＹＵＹａｎｇ１，２，ＣＨＥＮＨａｉｃｈｅｎｇ１，２，ＷＵＳｈｉｂｏ１，２，ＦＡＮＨａｉｚｈａｏ１，２（１．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＨｙｄｒａｕｌｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄＳａｆｅｔｙ，ＴｉａｎｊｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ３０００７２，Ｃｈｉｎａ；２．ＴｉａｎｊｉｎＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＰｏｒｔａｎｄＯｃｅａｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＴｉａｎｊｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ３００３５０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅＦＰＳＯｓｉｎｇｌｅｐｏｉｎｔｍｏｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｈａｓｍａｎｙｒｉｓｅｒｓｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ．Ａｆｆｅｃｔｅｄｂｙｔｈｅｆａｃｔｏｒｓｓｕｃｈａｓｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｔｈｅｒｉｓｅｒｓａｒｅｐｒｏｎｅｔｏｓｔｒｅｔｃｈ，ｔｗｉｓｔ，ｂｅｎｄａｎｄｃｏｌｌｉｄｅ，ｗｈｉｃｈｗｉｌｌｃａｕｓｅｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅａｎｄｅｎｄａｎｇｅｒｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｓａｆｅｔｙ．ＣｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｒｉｓｋｏｆｒｉｓｅｒｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｏｆＦＰＳＯｓｉｎｇｌｅｐｏｉｎｔｍｏｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍ，ｗｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｆｕｚｚｙＰｅｔｒｉｎｅｔ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｒｉｓｋｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍｗａｓｂｕｉｌｔｂｙｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇｔｈｅｒｉｓｋｆａｃｔｏｒｓ，ａｎｄｗａｓｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄｉｎｔｏａｆｕｚｚｙＰｅｔｒｉｎｅｔｍｏｄｅｌ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅＡＨＰｗａｓｕｓｅｄｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｃｏｎｓｔａｎｔｗｅｉｇｈｔｏｆｒｉｓｋｆａｃｔｏｒｓ，ａｎｄｆｕｚｚｙｂｅｌｉｅｆｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｅｘｐｅｒｔｓ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅｖａｒｉａｂｌｅｗｅｉｇｈｔｔｈｅｏｒｙａｎｄｔｈｅｆｕｚｚｙｒｅａｓｏｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｗｅｒｅｃｏｍｂｉｎｅｄｔｏｉｔｅｒａｔｉｖｅｌｙｃｏｍｐｕｔｅｔｈｅｃｒｅｄｉｂｉｌｉｔｙｏｆｐｌａｃｅａｎｄｔｈｅｓｔａｔｅｍａｔｒｉｘ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｗａｓｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｗｉｔｈａｎｉｎｔｅｒｎａｌｔｕｒｒｅｔＦＰＳＯｉｎｔｈｅＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＳｅａ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｌｅｖｅｌｏｆｔｈｅＦＰＳＯｉｓｍｅｄｉｕｍ，ａｎｄｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｆａｃｔｏｒａｎｄｅｑｕｉｐｍｅｎｔｆａｃｔｏｒａｒｅｔｈｅｍａｉｎｆａｃｔｏｒｓｔｈａｔａｆｆｅｃｔｔｈｅｒｉｓｅｒｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｒｉｓｋｒａｎｋｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓ，ｔｈｅｒｉｓｋｃｏｎｔｒｏｌｍｅａｓｕｒｅｓａｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄｆｏｒｔｈｅｒｉｓｋｉｎｄｅｘｅｓｗｉｔｈａｈｉｇｈｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｖａｌｕｅｔｏｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｒｅｄｕｃｅｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙａｎｄｈａｒｍｏｆｔｈｅｒｉｓｋｏｆｒｉｓｅｒｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＦＰＳＯｓｉｎｇｌｅｐｏｉｎｔｍｏｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍ；ｒｉｓｅｒｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ；ｆｕｚｚｙＰｅｔｒｉｎｅｔ；ｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ在波㊁流和浮体运动等作用下，海洋管线的水下形态会发生变化，使管线受到不同程度的拉伸㊁扭转㊁第４０卷第１期２０２２年１月海洋工程ＴＨＥＯＣＥＡＮＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＶｏｌ．４０Ｎｏ．１Ｊａｎ．２０２２弯曲和挤压，并与周围管线相碰撞，引发干涉现象㊂干涉现象的发生容易使管线相互缠绕，周期性的碰撞也会造成管线的磨损㊁疲劳与断裂，危及工程安全㊂ＦＰＳＯ内转塔式单点系泊系统水下管缆众多，如系泊缆㊁立管㊁电缆等，在作业过程中，错综复杂的管汇受多种因素影响容易产生干涉风险，影响ＦＰＳＯ系泊能力，并对人员生命安全和设备财产安全造成危害㊂因此，对ＦＰＳＯ进行管缆干涉问题的安全性研究具有重要意义㊂在管缆干涉问题的研究上，ＤＮＶ⁃ＲＰ⁃Ｆ２０３规范［１］对相邻立管的间距作出了规定以保证不发生碰撞；ＡＰＩＲＰ２ＲＤ［２］指出，上游立管产生的尾流会使作用在下游立管的流速减小，导致相邻立管的间距变小并引发碰撞；裴晓梅等［３］研究了拖曳力系数㊁单位长度质量㊁外径等参数对非黏接柔性立管干涉的影响；Ｈｅ等［４］提出了一种基于碰撞允许原理的立管干涉概率评估方法；Ｂａｉ等［５］研究了脐带缆与立管间的干涉，发现水深㊁浪向和管长对干涉具有不同影响；何杨等［６］根据ＤＮＶ规范介绍了深水立管干涉的分析方法，总结了影响立管干涉的因素；康庄等［７］通过建立干涉分析非线性时域模型，研究了浪流方向对立管干涉的影响㊂上述学者对管缆干涉的研究多集中在数值模拟和力学分析上，还鲜有对管缆干涉风险进行定量评估与分析，而针对ＦＰＳＯ单点系泊系统多管缆干涉的风险评估更是空白，不仅缺乏对风险源的全面辨识，还缺乏系统的管缆干涉风险评估体系㊂鉴于ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险评估研究方面的不足，提出了一种基于模糊Ｐｅｔｒｉ网络（ＦｕｚｚｙＰｅｔｒｉＮｅｔ，简称ＦＰＮ）的定量风险评估方法，利用Ｐｅｔｒｉ网络的并行计算能力来处理各级风险因素之间的关系，以此建立了一套系统的ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险评估流程㊂首先通过识别ＦＰＳＯ单点多管缆干涉的风险因素建立了一个多层次的风险评估指标体系，并根据模糊Ｐｅｔｒｉ网理论转换为ＦＰＮ模型㊂考虑到传统模糊语言评价方法存在的不足，采用三种形式的模糊置信结构来表示专家的主观评价以提高准确性㊂将变权理论引入到模糊推理算法中，综合采用层次分析法和变权理论确定风险指标的权重值，令权重根据实际工程情况进行动态变化，最后通过模糊推理算法迭代求解库所可信度和状态矩阵，并计算各级指标的综合评估值㊂通过上述风险评估流程对南海某内转塔式ＦＰＳＯ的单点多管缆干涉风险进行了实例评估，得出了该ＦＰＳＯ的风险评估等级，由风险排序找出其中的薄弱环节并提出相应的控制与预防措施，以降低风险发生概率并提高安全性㊂１㊀风险评估指标体系建立辨识风险因素是风险评估的首要环节㊂因目前有关管缆干涉风险评估的研究较少，且缺乏相关事故案例可供参考，使风险辨识的难度加大㊂这里从管缆干涉的致灾机理出发，通过调研单点系泊系统的失效模式［８］与管缆干涉研究［３⁃７］的相关文献，并咨询领域专家的意见，在遵循同一层次的各风险指标相互独立的原则上，建立了如图１所示的多层次风险评估指标体系㊂其中，最上层（目标层）是一级指标；中间层（准则层）是５个二级指标；最低层（指标层）是３０个三级指标㊂指标的具体描述见表１㊂图１㊀风险评估指标体系Ｆｉｇ．１㊀Ｒｉｓｋｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍ１１第１期余建星，等：基于模糊Ｐｅｔｒｉ网络的ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险评估２１海㊀㊀洋㊀㊀工㊀㊀程第４０卷表１㊀管缆干涉风险指标Ｔａｂ．１㊀Ｒｉｓｋｉｎｄｅｘｏｆｒｉｓｅｒｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ库所风险指标风险指标描述Ｐ１内孤立波内孤立波在传播时使海水发生强剪切流动，冲击管缆并施加剪切载荷，使管缆产生大变形Ｐ２台风台风作用下，管缆产生大变形和大位移，并导致系泊系统失效Ｐ３地震地震会影响土壤承载力，并对水下生产设施和系泊缆造成破坏Ｐ４应用水深过大应用水深过大，使水下管缆受上部结构的约束减小，更易发生弯曲和位移Ｐ５大浪大浪对船体造成冲击，使管缆产生大位移Ｐ６水生物扰动海中水生物扰动管缆Ｐ７突发强风所在海域突发强风，使ＦＰＳＯ船体发生运动，引动水下管缆Ｐ８海流流速过大海流流速过大使管缆受到的拖曳力变大，并使管缆产生涡激振动现象Ｐ９系泊缆失效系泊缆因腐蚀㊁疲劳等原因失效，影响系泊系统的可靠性Ｐ１０走锚走锚导致船舶拖锚位移Ｐ１１配重块丢失配重块随系泊缆运动及受到冲击时可能出现丢失情况，影响系泊可靠性Ｐ１２连接卸扣损坏连接卸扣损坏导致锚链脱落Ｐ１３锁紧装置破坏浮筒锁紧装置发生破坏导致浮筒下沉Ｐ１４连接器损坏水下连接器损坏，影响水下管线的连接Ｐ１５系挂装置损坏系挂装置包括支撑块和支撑螺栓发生损坏会影响管缆与单点浮筒间的连接Ｐ１６管缆间距过小管缆间距过小会直接提高管缆间产生干涉的风险Ｐ１７管缆数量过多管缆悬挂数量众多，增大干涉风险发生的可能Ｐ１８管缆布置不当管缆布置不当，存在相互跨越㊁交叉的情况Ｐ１９管缆过长管缆长度设计过长Ｐ２０构型设计不当管缆水中构型设计不当Ｐ２１截面刚度不足截面刚度不足使管缆在波㊁流作用下容易产生大变形Ｐ２２穿梭油轮碰撞穿梭油轮在进行外输作业时与ＦＰＳＯ发生碰撞Ｐ２３海上坠物过往船只或ＦＰＳＯ上坠落物体冲击管缆Ｐ２４船舶抛锚船舶抛锚冲击管缆Ｐ２５海上施工海上施工影响管缆正常运行Ｐ２６渔业活动渔网等捕鱼设备冲击㊁缠绕管缆Ｐ２７水下设备碰撞大型水下设备航行时与管缆发生碰撞Ｐ２８维护检查不当维护检查措施不当，无法及时排除隐患Ｐ２９安全教育缺乏缺乏安全教育，人员安全意识薄弱Ｐ３０应急处理不当缺乏应急处理预案，无法在风险发生后正确处置㊁及时控制２㊀模糊Ｐｅｔｒｉ网络模型２．１㊀模糊Ｐｅｔｒｉ网络理论Ｐｅｔｒｉ网络是一种有向网状结构模型，具有并行计算能力和矩阵运算能力，可描述异步㊁同步㊁并行等逻辑关系，后结合模糊理论形成模糊Ｐｅｔｒｉ网络，可用一个九元组来表示［９］：ＦＰＮ＝（Ｐ，Ｔ，Ｄ，Ｉ，Ｏ，Ｕ，α，Ｒ，Ｍ）㊂其中，Ｐ＝｛Ｐ１，Ｐ２，，Ｐｎ｝是库所集，指ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险因素集合，Ｐｉ（１ɤｉɤｎ）为第ｉ个风险因素；Ｔ＝｛ｔ１，ｔ２，，ｔｍ｝是变迁集，表示风险因素发生过程的集合，ｔｊ（１ɤｊɤｍ）表示第ｊ个风险因素发生过程；Ｄ＝｛ｄ１，ｄ２，，ｄｎ｝为命题集合，与Ｐｉ相对应，Ｒ：ＰңＤ表示库所到对应命题的映射；Ｉ＝｛δｉｊ｝为输入矩阵，δｉｊɪ［０，１］，当库所Ｐｉ是变迁ｔｊ的输入库所时，δｉｊ＝１，否则δｉｊ＝０；Ｏ＝｛γｉｊ｝为输出矩阵，γｉｊɪ［０，１］，当库所Ｐｉ是变迁ｔｊ的输出库所时，γｉｊ＝１，否则γｉｊ＝０；Ｕ（ｔｊ）＝｛μｉｊ｝为变迁置信度矩阵，μｉｊɪ［０，１］指对于输出库所Ｐｉ，变迁ｔｊ的置信度，表示风险发展可能；α（Ｐｉ）＝｛ｗｉ｝为库所可信度矩阵，ｗｉɪ［０，１］是库所Ｐｉ存在风险的可信度，表示风险发生的可能性；Ｍ是ｎˑｑ阶的状态矩阵，表征风险因素的后果大小㊂Ｍ（０）为初始状态矩阵，元素ｍ０ｉｊɪ［０，１］是库所Ｐｉ在风险等级ｊ中的隶属度，ｎˑｑ即为ｎ个库所在ｑ个风险等级中的状态，Ｍ（ｋ）为迭代ｋ次的状态矩阵㊂２．２㊀模糊Ｐｅｔｒｉ网络模型建立模糊产生式规则用于表示风险因素的逻辑关系，分与规则和或规则两种［１０］㊂采用或规则进行表示：当任意三级指标风险发生，认为系统存在风险并将引起上一级风险发生㊂或规则表示如下：Ｉｆｄ１（ｗ１）ｏｒｄ２（ｗ２）ｏｒｏｒｄｎ（ｗｎ），ｔｈｅｎｄｃ（ｗｃ）（ＣＦ＝μ１，μ２，，μｎ），ｗｃ＝ｍａｘ（ｗ１μ１，ｗ２μ２，，ｗｎμｎ）式中：ｄ１，ｄ２，，ｄｎ为前提，ｄｃ为结论，ｗ１，ｗ２，，ｗｎ为前提可信度，ｗｃ为结论可信度，μɪ［０，１］为规则置信度㊂采用或规则将指标体系转换为ＦＰＮ模型，以圆形表示库所㊁矩形表示变迁，二者通过有向弧进行连接，如图２所示㊂其中，库所Ｐ１Ｐ３０表示三级指标，Ｐ３１Ｐ３５表示二级指标，Ｐ３６表示目标层㊂图２㊀风险评估指标体系的ＦＰＮ模型Ｆｉｇ．２㊀ＦＰＮｍｏｄｅｌｏｆｒｉｓｋｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍ３㊀数据获取方法３．１㊀赋权方法赋权方法分为主观㊁客观和组合赋权三种㊂主观赋权法通过专家判断计算指标权重，适用于难以定量描述的指标，但权重受人为影响较大；客观赋权法根据指标信息进行计算，结果更客观，但具有一定机械性，过于依赖样本数据㊂组合赋权法［１０］综合采用主观和客观赋权，能够结合两者优点并弥补不足㊂３１第１期余建星，等：基于模糊Ｐｅｔｒｉ网络的ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险评估４１海㊀㊀洋㊀㊀工㊀㊀程第４０卷因目前关于管缆干涉风险评估的研究较少，缺乏足够的数据信息，且有些风险指标为定性指标，故难以通过客观赋权法计算风险因素权重㊂基于该考虑，采用层次分析法和变权理论来综合确定风险因素权重，通过专家经验进行判断，避免了数据不足的影响，并能根据实际工程情况进行变权，使权重分配更加合理㊂邀请了１０位海油工程的专家，相较于其他研究中邀请３５位专家的做法，能够减小个别专家意见存在较大出入而带来的影响㊂令１０位专家组成专家组，获得各级风险指标下的判断矩阵，由层次分析法计算风险因素的常权重㊂层次分析法具体步骤在此不做赘述，专家信息见表２㊂表２㊀专家信息Ｔａｂ．２㊀Ｅｘｐｅｒｔｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ序号教育程度工作年限／ａ职称研究领域１硕士１３高级工程师海底管道结构设计２学士２０高级工程师海底管道结构设计３硕士１３工程师海底管道与深水立管结构研究４硕士１５高级工程师海底管道与深水立管结构研究５学士１３工程师管道结构设计与管缆干涉技术研究６硕士１３高级工程师单点系泊系统设计与安装７硕士１０工程师单点系泊系统设计研究８硕士１４工程师ＦＰＳＯ连接与单点系泊系统安装９硕士１２工程师ＦＰＳＯ解脱连接与单点系泊系统维修改造１０硕士１４高级工程师ＦＰＳＯ解脱连接与单点系泊系统维修改造㊀㊀变权理论是相对于常权重而言的，分为惩罚型变权和激励型变权两类㊂在进行实际工程的风险评估时，对于某些评估值较高的指标，会对系统产生重大影响，需要进行重点关注㊂若采用常权重进行风险评估，将无法体现该指标的影响，导致评估结果与实际不符，降低评估的准确性㊂因此，采用变权理论对风险指标进行动态变权，令权重值随指标评估值的大小而变化，可使权重分配更科学合理，更符合实际情况㊂采用激励型状态变权向量［１１］来对常权重进行动态变权：{（１）Ｓ（ｘｉ）＝ｅａｘｉ（ｘｉȡａ）１（ｘｉ＜ａ）Ｖ（ｘｉ）＝Ｃ（ｘｉ）Ｓ（ｘｉ）ðｎｋ＝１［Ｃ（ｘｋ）Ｓ（ｘｋ）］（２）式中：Ｓ（ｘ）＝［Ｓ（ｘ１）㊀Ｓ（ｘ２）㊀㊀Ｓ（ｘｎ）］为激励型状态变权向量，满足Ｓ（ｘ）为单调递增的连续函数；ａɪ［０，１］，表示激励水平，在文中根据库所可信度的平均水平将ａ设为０．５；Ｃ（ｘ）＝［Ｃ１（ｘ１）㊀Ｃ２（ｘ２）㊀㊀Ｃｎ（ｘｎ）］为常权重向量；Ｖ（ｘ）＝［Ｖ１（ｘ１）㊀Ｖ２（ｘ２）㊀㊀Ｖｎ（ｘｎ）］为变权后的权重向量㊂３．２㊀模糊理论３．２．１㊀模糊置信结构将库所可信度和变迁置信度分为五个模糊评估等级：Ｈ＝｛Ｈ１１，Ｈ２２，Ｈ３３，Ｈ４４，Ｈ５５｝，表示极低低中等高和极高，在论域［０，１］内进行划分，模糊语言集见表３㊂但考虑到传统模糊语言评价无法跨越多个等级进行评估，如当专家认为指标的评估等级处于低到中等之间时，传统模糊语言评价无法进行表示㊂故提出三种形式的模糊置信结构［１２］来表示专家主观评价以提高评估准确性：１）独立式：置信结构形式为｛（Ｈｉｉ，１．０），ｉ＝１，２，３，４，５｝，表示指标模糊评估等级为Ｈｉｉ，隶属度为１．０㊂２）区间式：置信结构形式为｛（Ｈｉｊ，１．０），ｉ＝１，２，３，４，ｊ＝ｉ＋１，，５｝，表示指标模糊评估等级在Ｈｉｉ到Ｈｊｊ之间，其对应的梯形模糊数为Ｈｉｉ与Ｈｊｊ所对应的梯形模糊数的综合㊂３）分布式：置信结构形式为｛（Ｈｉｉ，γｉｉ），ｉ＝１，２，３，４，５｝，γｉｉ表示模糊评估等级Ｈｉｉ的隶属度，ð５ｉ＝１γｉｉ＝１㊂表３㊀模糊语言集Ｔａｂ．３㊀Ｆｕｚｚｙｌａｎｇｕａｇｅｓｅｔ评估等级类㊀别梯形模糊数１极低（０．０，０．０，０．１，０．２）２低（０．１，０．２，０．３，０．４）３中等（０．３，０．４，０．６，０．７）４高（０．６，０．７，０．８，０．９）５极高（０．８，０．９，１．０，１．０）３．２．２㊀加权综合与去模糊化对于指标Ｐｎ，令专家Ｚｍ（ｍ＝１，２，，Ｍ）以三种形式的模糊置信结构进行评价，得到专家Ｚｍ的评价为：Ｇｍｎ＝｛Ｈｉｊ，γｍｉｊ（Ｐｎ），ｉ㊁ｊ＝１，２，３，４，５，ｉɤｊ｝（３）式中：γｍｉｊ（Ｐｎ）为专家Ｚｍ的评估语言中等级Ｈｉｊ的隶属度㊂结合专家权重βｍ（ｍ＝１，２，，Ｍ）将Ｍ位专家的评价结果进行加权综合，形成一个综合置信结构：Ｇｎ＝｛Ｈｉｊ，γｉｊ（Ｐｎ），ｉ㊁ｊ＝１，２，３，４，５，ｉɤｊ｝（４）式中：γｉｊ（Ｐｎ）为综合隶属度，是Ｇｍｎ（ｍ＝１，２，，Ｍ）中对应于等级Ｈｉｊ的各隶属度的加权和，可由下式获得：γｉｊ（Ｐｎ）＝ðＭｍ＝１［βｍγｍｉｊ（Ｐｎ）］（５）之后将综合置信结构转换成梯形模糊数Ｒ＝（Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４），其标度值Ｒｋ（ｋ＝１，２，３，４）可由下式取得：Ｒｋ＝ð５ｉ＝１ð５ｊ＝ｉ［ｒｋ（Ｈｉｊ）ˑγｉｊ（Ｐｎ）］㊀㊀（ｋ＝１，２，３，４）（６）式中：ｒｋ（Ｈｉｊ）（ｋ＝１，２，３，４）为等级Ｈｉｊ对应的梯形模糊数的四个标度值㊂最后由重心法将Ｒ去模糊化，可得到指标Ｐｎ的评估值：Ｘ＝（ʏｆ（ｘ）ｘｄｘ）／（ʏｆ（ｘ）ｄｘ）（７）４㊀模糊推理算法利用模糊Ｐｅｔｒｉ网络的并行计算能力和矩阵运算能力，提出了库所可信度和状态矩阵推理算法，来迭代求解库所可信度与风险等级评估值，完成综合风险评估㊂４．１㊀库所可信度推理算法库所可信度推理算法［１３］基于模糊产生式或规则计算原理，具体推理步骤如下：第一步，定义两个推理算子：１）㊃：Ａ㊃Ｂ＝Ｃ，其中Ａ为ｎˑｐ维矩阵，Ｂ为ｐˑｍ维矩阵，Ｃ为ｎˑｍ维矩阵，ｃｉｊ＝ｍａｘ１ɤｋɤｐ（ａｉｋˑｂｋｊ）；２）：ＡＢ＝Ｃ，其中，ｃｉｊ＝ｍａｘ（ａｉｊ，ｂｉｊ），ｉ＝１，２，，ｎ，ｊ＝１，２，，ｍ㊂第二步，令迭代次数ｋ＝０，并确定初始库所可信度矩阵α（０）㊁变迁置信度矩阵Ｕ和权值矩阵Ｗ：其中，α（０）为ｎˑ１维矩阵，Ｕ为ｎˑｍ维矩阵，初始库所可信度和变迁置信度令１０位专家以三种形式的模糊置信结构对指标进行评价后由式（３）（７）计算获得，专家权重均为０．１；Ｗ为ｎˑｍ维矩阵，其元素Ｗｉｊ表示库所Ｐｉ对于变迁ｔｊ的权值，因采用模糊产生式或规则，若Ｐｉ是ｔｊ的输入库所，Ｗｉｊ为１，否则为０㊂第三步，计算等效模糊真值向量：５１第１期余建星，等：基于模糊Ｐｅｔｒｉ网络的ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险评估Ｅ（ｋ＋１）＝ＷＴˑα（ｋ）（８）第四步，计算新的库所可信度矩阵：α（ｋ＋１）＝α（ｋ）［Ｕ㊃Ｅ（ｋ＋１）］（９）若α（ｋ＋１）＝α（ｋ），则迭代结束，输出最终库所可信度矩阵；否则令ｋ＝ｋ＋１，重复第三步㊂４．２㊀状态矩阵推理算法在状态矩阵推理算法［１４］中引入变权理论，具体步骤如下：第一步，定义两个推理算子：１）：ＤＢ＝Ｃ，其中Ｂ㊁Ｃ为ｎˑｍ维矩阵，Ｄ为１ˑｎ维矩阵，ｃｉｊ＝ｄｉˑｂｉｊ；２）：ＡＢ＝Ｃ，其中Ａ㊁Ｂ㊁Ｃ为ｎˑｍ维矩阵，ｃｉｊ＝ｍａｘ（ａｉｊ，ｂｉｊ），ｉ＝１，２，，ｎ，ｊ＝１，２，，ｍ㊂第二步，令ｋ＝０，并确定初始状态矩阵㊁输入矩阵㊁输出矩阵㊁常权重向量与风险等级向量㊂按照海洋石油工程风险的严重程度将ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险等级分为５个等级，令专家评估各风险因素发生的后果大小㊂定义风险等级向量Ｑ＝（０．２㊀０．４㊀０．６㊀０．８㊀１．０），（０㊀０．２］对应极低，（０．２㊀０．４］对应低，（０．４㊀０．６］对应中等，（０．６㊀０．８］对应高，（０．８㊀１．０）对应极高㊂具体划分标准如表４所示㊂令专家评估库所Ｐ１Ｐ３０的风险等级，结合专家权重得到风险等级评估向量［１５］，数据处理规则如下：若１０位专家在评估库所Ｐｉ的风险等级时，有５位专家评估为中等，４位专家评估为高，１位专家评估为极高，则风险等级评估向量为（０㊀０㊀０．５㊀０．４㊀０．１）㊂综合所有风险等级评估向量可得初始状态矩阵㊂第三步，根据库所可信度对三级指标进行变权，激励水平ａ根据库所可信度的平均水平进行设定：Ｓｉ＝ｅａｗｉ（ｗｉȡａ）１（ｗｉ＜ａ）{（１０）Ｖｉ＝ＣｉＳｉðｎｋ＝１（ＣｋＳｋ）（１１）第四步，迭代计算变迁激发后的下一状态矩阵：Ｍ（ｋ＋１）＝Ｍ（ｋ）（ＶＯ）［ＩＴＭ（ｋ）］（１２）第五步，若Ｍ（ｋ＋１）＝Ｍ（ｋ），则迭代结束；否则令ｋ＝ｋ＋１，回到第四步重复计算，直至相等㊂第六步，计算库所的风险等级评估值：Ｄ＝Ｍ（ｋ）ＱＴ（１３）第七步，结合库所可信度计算综合评估值：ｆｉ＝ｗｉˑＤｉ（１４）表４㊀风险等级划分标准Ｔａｂ．４㊀Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｔａｎｄａｒｄｏｆｒｉｓｋｇｒａｄｅｓ风险等级类㊀别描㊀述１极低风险极小，可忽略２低风险较小，安全状况较好３中等有一定风险，安全状况一般４高风险较大，安全状况较差５极高风险极大，需高度重视进行规避５㊀实例分析现以南海某内转塔式ＦＰＳＯ单点系泊系统为例进行风险评估，对提出的方法进行验证说明㊂６１海㊀㊀洋㊀㊀工㊀㊀程第４０卷５．１㊀库所可信度推理首先，确定初始数据㊂初始库所可信度矩阵α（０）与变迁置信度矩阵Ｕ表示如下：α（０）＝［０．６８５，０．４３８，０．２９１，０．４９８，０．８２６，０．５４５，０．８５１，０．７９９，０．６３３，０．４８５，０．６２３，０．４７３，０．５４，０．５６８，０．４２５，０．４９，０．４２８，０．２８５，０．３８８，０．３０，０．３２，０．２２３，０．４５，０．３５，０．２１６，０．３４０，０．２９３，０．４０５，０．４１３，０．２８３，０，０，０，０，０，０］ＴＵ＝｛μｉｊ｝３６ˑ３５，ｉ＝１，２，，３６，ｊ＝１，２，，３５㊂其中，μ３１，１＝０．７６９，μ３１，２＝０．９２２，μ３１，３＝０．９２２，μ３１，４＝０．７８３，μ３１，５＝０．７８４，μ３１，６＝０．５６８，μ３１，７＝０．７３０，μ３１，８＝０．８６６，μ３２，９＝０．９０５，μ３２，１０＝０．７３５，μ３２，１１＝０．８１６，μ３２，１２＝０．８７８，μ３２，１３＝０．８８８，μ３２，１４＝０．９０５，μ３２，１５＝０．８９６，μ３３，１６＝０．８８８，μ３３，１７＝０．８７９，μ３３，１８＝０．７９６，μ３３，１９＝０．７６２，μ３３，２０＝０．７９７，μ３３，２１＝０．８０８，μ３４，２２＝０．９２２，μ３４，２３＝０．５５３，μ３４，２４＝０．６６５，μ３４，２５＝０．９２２，μ３４，２６＝０．４９８，μ３４，２７＝０．８５３，μ３５，２８＝０．９０５，μ３５，２９＝０．７７９，μ３５，３０＝０．８６３，μ３６，３１＝０．８８８，μ３６，３２＝０．８５０，μ３６，３３＝０．８８８，μ３６，３４＝０．８０１，μ３６，３５＝０．７７７；其余元素为０㊂α（０）表示Ｐ１Ｐ３０的库所可信度，Ｐ３１Ｐ３６的库所可信度通过后续迭代得到；Ｕ表示ｔ１ｔ３５的变迁置信度㊂通过迭代计算，得α（２）＝α（３），迭代结束，则最终库所可信度矩阵如下：α（２）＝［０．６８５，０．４３８，０．２９１，０．４９８，０．８２６，０．５４５，０．８５１，０．７９９，０．６３３，０．４８５，０．６２３，０．４７３，０．５４，０．５６８，０．４２５，０．４９，０．４２８，０．２８５，０．３８８，０．３０，０．３２，０．２２３，０．４５，０．３５，０．２１６，０．３４，０．２９３，０．４０５，０．４１３，０．２８３，０．６９２，０．５７３，０．４３５，０．２５０，０．３６７，０．６１４］Ｔ可知，环境㊁设备㊁管缆设计㊁第三方破坏和管理五个因素存在风险的可信度分别为０．６９２㊁０．５７３㊁０．４３５㊁０．２５０㊁０．３６７，而目标层ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险的可信度为０．６１４，说明环境与设备因素发生风险的可能性较高，并将引起管缆干涉风险的发生㊂５．２㊀状态矩阵推理首先，确定初始数据㊂常权重向量Ｃ与初始状态矩阵Ｍ（０）表示如下：Ｃ＝［ｃ１㊀ｃ２㊀ｃ３㊀ｃ４㊀ｃ５㊀ｃ６］ｃ１＝［０．１６７０，０．２７９８，０．０６１５，０．０３６４，０．１０３９，０．０４４６，０．１０３９，０．２０２８］；ｃ２＝［０．１７１２，０．０６６６，０．０７４５，０．１３１４，０．２４３１，０．１６９９，０．１４３４］；ｃ３＝［０．３３２４，０．２１００，０．１０８４，０．０７６６，０．１８２５，０．０９０１］；ｃ４＝［０．３３８６，０．０８３５，０．１２２１，０．１７８６，０．０５１９，０．２２５４］；ｃ５＝［０．１６３４，０．２９７０，０．５３９６］；ｃ６＝［０．３０９７，０．２６５９，０．２２１４，０．０７０１，０．１３２９］㊂其中，ｃ１㊁ｃ２㊁ｃ３㊁ｃ４㊁ｃ５㊁ｃ６分别表示五个二级指标和一级指标下的指标常权重㊂Ｍ（０）＝［ｍ１０㊀ｍ２０㊀ｍ３０㊀ｍ４０㊀ｍ５０㊀ｍ６０］Ｔｍ１０＝００．１０．４０．４０．１００００．２０．８０００．１０．３０．６００．１０．２０．４０．３０００．４０．４０．２０．２０．６０．２００００．１０．４０．４０．１０００．２０．５０．３éëêêêêêêêêêêêùûúúúúúúúúúúú；ｍ２０＝０００．２０．５０．３００．３０．３０．４０００．２０．３０．４０．１０００．３０．５０．２０００．１０．６０．３０００．３０．４０．３０００．４０．４０．２éëêêêêêêêêêùûúúúúúúúúú；ｍ３０＝０００．１０．５０．４０００．３０．５０．２００．２０．４０．３０．１００．２０．５０．３００００．３０．４０．３００．１０．４０．３０．２éëêêêêêêêêùûúúúúúúúú；ｍ４０＝００００．５０．５０．１０．６０．２０．１０００．２０．５０．３０００．１０．４０．４０．１０．３０．４０．３０００００．３０．５０．２éëêêêêêêêêùûúúúúúúúú；ｍ５０＝００．１０．２０．５０．２００．１０．３０．３０．３０００．２０．５０．３éëêêêùûúúú；ｍ６０＝００００００００００００００００００００００００００００００éëêêêêêêêêùûúúúúúúúú㊂设激励水平ａ为０．５，经模糊推理算法迭代，得Ｍ（２）＝Ｍ（３），迭代结束，最终状态矩阵如下：７１第１期余建星，等：基于模糊Ｐｅｔｒｉ网络的ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险评估Ｍ（２）＝［ｍ１２㊀ｍ２２㊀ｍ３２㊀ｍ４２㊀ｍ５２㊀ｍ６２］Ｔｍ１２＝ｍ１０；ｍ２２＝ｍ２０；ｍ３２＝ｍ３０；ｍ４２＝ｍ４０；ｍ５２＝ｍ５０；ｍ６２＝０．００９０．０６１０．２３７０．３５８０．３３６００．０３３０．２４００．４８２０．２４５００．０４６０．２６９０．４２７０．２５９０．０２４０．１１３０．２３２０．３９８０．２３２００．０４６０．２３００．４４１０．２８４０．００５０．０５２０．２４４０．４２００．２８０éëêêêêêêêêùûúúúúúúúúｍ１ｋ㊁ｍ２ｋ㊁ｍ３ｋ㊁ｍ４ｋ㊁ｍ５ｋ表示各二级指标下的三级指标的风险等级评估向量，ｍ６ｋ表示５个二级指标和一级指标的风险等级评估向量，ｋ＝０，１，２，３为迭代次数㊂可知，ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险的评估向量为（０．００５㊀０．０５２㊀０．２４４㊀０．４２０㊀０．２８０），由式（１３）得管缆干涉风险的风险等级评估值为０．７８４，结合库所可信度得综合评估值为０．４８１，对应的风险评估等级为中等㊂因此需要对其中的风险薄弱环节提出相应措施来进行预防与控制，进一步降低管缆干涉风险㊂５．３　风险控制措施由模糊推理算法可得各级指标的综合评估值㊂图３所示为五个二级指标的综合评估值，可知ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险受到多种因素的综合作用，其中环境和设备因素的综合评估值较高，分别为０．５４７和０．４５１，说明这二者是影响管缆干涉的主要风险因素，需要对其重点关注㊂图３㊀二级指标综合评估值Ｆｉｇ．３㊀Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｖａｌｕｅｏｆｓｅｃｏｎｄａｒｙｉｎｄｅｘ图４㊀三级指标综合评估值Ｆｉｇ．４㊀Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｖａｌｕｅｏｆｔｈｉｒｄ⁃ｌｅｖｅｌｉｎｄｅｘ图４为３０个三级指标的综合评估值，据此对三级指标进行风险排序，于表５列出了综合评估值大于０．４的１０个指标，对其提出风险控制措施如下：１）环境方面的主要风险因素包括海流流速过大㊁大浪㊁突发强风㊁内孤立波㊁台风，该结果符合南海海域实际状况㊂对此，可增设海上气象预报站，观测周边海域及时对气象情况进行监测㊁预警，并采取相应处置措８１海㊀㊀洋㊀㊀工㊀㊀程第４０卷施；若出现台风等极端恶劣天气，可考虑解脱单点系泊系统，驶离海域来规避风险㊂２）管缆设计方面的主要风险因素是管缆间距过小㊂在设计时，应综合考虑规范要求㊁设计条件与当地海况，设计合适的管缆间距以避免间距过小，并在关键区域安装间隔框以保持足够间距㊂３）设备方面的主要风险因素包括系泊缆失效㊁连接器损坏㊁锁紧装置破坏㊁配重块丢失㊂对此，应对这些设备进行定期检查与维护，并及时更换失效与损坏的设备㊂此外，系泊缆失效主要由腐蚀㊁疲劳和磨损引起，应设定合适的腐蚀余量，提高系泊缆的抗腐蚀性能，做好防腐措施；减少系泊缆的初始缺陷，避免出现局部应力集中，延长疲劳寿命；定期清理链环中的异物，张紧锚链并重点关注锚链触地段易磨损区域，以防止磨损㊂对于配重块丢失问题，可直接焊接配重块或采用配重链替代配重块㊂表５㊀风险指标排序结果Ｔａｂ．５㊀Ｒａｎｋｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｏｆｒｉｓｋｉｎｄｅｘ５．４㊀对比分析鉴于文献［１０］和［１４］采用组合赋权法来确定风险因素的权重，将变权理论的赋权方法应用于文献［１０］和［１４］的案例中，分别与层次分析法和组合赋权法得到的结果进行对比，根据案例中的库所可信度平均水平，在变权向量中取激励水平ａ为０．８㊂因权重值不会影响三级指标的排序，仅对目标的综合评估值产生影响，采用各方法得到的目标综合评估值如表６所示㊂由表可知，通过变权理论得到的目标综合评估值相较于层次分析法更接近于组合赋权法得到的结果，说明在缺乏数据难以采用客观赋权法的情况下，通过指标的实际情况进行动态变权能够在一定程度上使结果更加客观准确，也证明了本文所提出方法的准确性㊂表６㊀对比结果Ｔａｂ．６㊀Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｒｅｓｕｌｔ案例层次分析法变权理论组合赋权法文献［１０］４．６４８４．５５１４．３６０文献［１４］３．９４８３．９６５４．３９０６㊀结㊀语针对ＦＰＳＯ单点系泊系统的多管缆干涉风险，提出了一种基于模糊Ｐｅｔｒｉ网络的风险评估方法㊂综合考虑环境因素㊁设备因素㊁管缆设计因素㊁第三方破坏因素和管理因素５个方面来识别ＦＰＳＯ单点多管缆干涉的风险因素，建立了具有３０个三级指标和５个二级指标的多层次风险评估指标体系，并转换为ＦＰＮ模型，通过模糊推理算法对南海某内转塔式ＦＰＳＯ进行了单点多管缆干涉风险评估，得到的主要结论如下：１）采用三种形式的模糊置信结构表示专家的评估语言，克服了传统模糊语言评价的不足，使专家的模糊语言表示更加灵活准确，能够减小专家主观判断所产生的偏差㊂２）考虑到海洋环境与实际工程的复杂与多变，综合采用层次分析法和变权理论来确定风险因素的权重，在实例风险评估时可根据风险因素的库所可信度来对常权重进行动态变权，提高危险指标的权重值，在后续的模糊推理中突出其负面影响，使指标赋权更符合实际工程情况，克服固定权重的局限性，并通过对比９１第１期余建星，等：基于模糊Ｐｅｔｒｉ网络的ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险评估０２海㊀㊀洋㊀㊀工㊀㊀程第４０卷分析，证明了该方法的可行性与准确性㊂３）通过实例分析，由模糊推理算法得到该ＦＰＳＯ的单点多管缆干涉风险综合评估值为０．４８１，对应风险评估等级为中等，存在一定风险，需要采取适当措施㊂在二级指标中，环境与设备因素是影响管缆干涉的主要因素，其综合评估值分别为０．５４７和０．４５１，该结果符合ＦＰＳＯ的实际情况，验证了方法的可行性㊂在三级指标中，通过风险排序得到综合评估值大于０．４的指标共有１０个，对其提出了相应的风险控制措施，以降低管缆干涉风险的发生概率与严重程度㊂参考文献：［１］㊀ＤＮＶ⁃ＲＰ⁃Ｆ２０３，Ｒｉｓｅｒｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ［Ｓ］．ＤｅｔＮｏｒｓｔｅＶｅｒｉｔａｓ，２００９．［２］㊀ＡＰＩＲＰ２ＲＤ，Ｄｅｓｉｇｎｏｆｒｉｓｅｒｓｆｏｒｆｌｏａｔｉｎｇｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ（ＦＰＳｓ）ａｎｄｔｅｎｓｉｏｎ⁃ｌｅｇｐｌａｔｆｏｒｍｓ（ＴＬＰｓ）［Ｓ］．ＡｍｅｒｉｃａｎＰｅｔｒｏｌｅｕｍＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，２００６．［３］㊀裴晓梅，曹静，张恩勇，等．缓波型非粘接柔性立管的干涉敏感性［Ｊ］．船舶工程，２０２１，４３（２）：２０⁃２４．（ＰＥＩＸｉａｏｍｅｉ，ＣＡＯＪｉｎｇ，ＺＨＡＮＧＥｎｙｏｎｇ，ｅｔａｌ．Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙｏｆｕｎｂｏｕｎｄｅｄｆｌｅｘｉｂｌｅｒｉｓｅｒｗｉｔｈｌａｚｙｗａｖｅｔｙｐｅ［Ｊ］．ＳｈｉｐＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０２１，４３（２）：２０⁃２４．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ））［４］㊀ＨＥＪＷ，ＬＯＷＹＭ．Ａｃｏｌｌｉｓｉｏｎ⁃ａｌｌｏｗｅｄａｐｐｒｏａｃｈｆｏｒｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｒｉｓｅｒｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ［Ｊ］．ＯｃｅａｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１４，７６：２１⁃３１．［５］㊀ＢＡＩＹｏｎｇ，ＺＨＡＮＧＤａｐｅｎｇ，ＺＨＵＫｅｑｉａｎｇ，ｅｔａｌ．Ｄｙｎａｍｉｃａｎａｌｙｓｉｓｏｆｕｍｂｉｌｉｃａｌｃａｂｌｅｕｎｄｅｒｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｗｉｔｈｒｉｓｅｒ［Ｊ］．ＳｈｉｐｓａｎｄＯｆｆｓｈｏｒｅＳｔｒｕｃｔｕｒｅｓ，２０１８：１⁃１３．［６］㊀何杨，孙国民，赵天奉．深水立管干涉分析研究［Ｊ］．中国海洋平台，２０１４，２９（４）：４６⁃５０．（ＨＥＹａｎｇ，ＳＵＮＧｕｏｍｉｎ，ＺＨＡＯＴｉａｎｆｅｎｇ．Ｓｔｕｄｙｏｎｄｅｅｐｗａｔｅｒｒｉｓｅｒｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］．ＣｈｉｎａＯｆｆｓｈｏｒｅＰｌａｔｆｏｒｍ，２０１４，２９（４）：４６⁃５０．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ））［７］㊀康庄，张立，刘禹维，等．顶部张紧式立管干涉分析［Ｊ］．船舶工程，２０１５，３７（５）：９０⁃９３．（ＫＡＮＧＺｈｕａｎｇ，ＺＨＡＮＧＬｉ，ＬＩＵＹｕｗｅｉ，ｅｔａｌ．Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｏｐｔｅｎｓｉｏｎｅｄｒｉｓｅｒｓ［Ｊ］．ＳｈｉｐＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１５，３７（５）：９０⁃９３．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ））［８］㊀贺辙，孙丽萍，康济川，等．ＦＰＳＯ单点系泊系统失效数据库的设计与实现［Ｊ］．船海工程，２０１５，４４（６）：１２９⁃１３３．（ＨＥＺｈｅ，ＳＵＮＬｉｐｉｎｇ，ＫＡＮＧＪｉｃｈｕａｎ，ｅｔａｌ．ＤｅｓｉｇｎａｎｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｆａｉｌｕｒｅｄａｔａｂａｓｅｏｆｓｉｎｇｌｅｐｏｉｎｔｍｏｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｆｏｒＦＰＳＯ［Ｊ］．Ｓｈｉｐ＆ＯｃｅａｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１５，４４（６）：１２９⁃１３３．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ））［９］㊀高翔，祝跃飞，刘胜利，等．基于模糊Ｐｅｔｒｉ网的网络风险评估模型［Ｊ］．通信学报，２０１３，３４（Ｓ１）：１２６⁃１３２．（ＧＡＯＸｉａｎｇ，ＺＨＵＹｕｅｆｅｉ，ＬＩＵＳｈｅｎｇｌｉ，ｅｔａｌ．ＲｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｆｕｚｚｙＰｅｔｒｉｎｅｔｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｎＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１３，３４（Ｓ１）：１２６⁃１３２．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ））［１０］ＧＵＯＹａｎｂａｏ，ＭＥＮＧＸｉａｏｌｉ，ＷＡＮＧＤｅｇｕｏ，ｅｔａｌ．Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｒｉｓｋｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｌｏｎｇ⁃ｄｉｓｔａｎｃｅｏｉｌａｎｄｇａｓｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｐｉｐｅｌｉｎｅｓｕｓｉｎｇａｆｕｚｚｙＰｅｔｒｉｎｅｔｍｏｄｅｌ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｔｕｒａｌＧａｓＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１６，３３：１８⁃２９．［１１］李德清，李洪兴．状态变权向量的性质与构造［Ｊ］．北京师范大学学报（自然科学版），２００２，３８（４）：４５５⁃４６１．（ＬＩＤｅｑｉｎｇ，ＬＩＨｏｎｇｘｉｎｇ．ＴｈｅＰｒｏｐｅｒｔｉｅｓａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｓｔａｔｅｖａｒｉａｂｌｅｗｅｉｇｈｔｖｅｃｔｏｒｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＢｅｉｊｉｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ，２００２，３８（４）：４５５⁃４６１．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ））［１２］ＬＩＵＨＣ，ＬＩＵＬ，ＬＩＮＱＬ，ｅｔａｌ．ＫｎｏｗｌｅｄｇｅａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｎｄｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｕｓｉｎｇｆｕｚｚｙｅｖｉｄｅｎｔｉａｌｒｅａｓｏｎｉｎｇａｎｄｄｙｎａｍｉｃａｄａｐｔｉｖｅｆｕｚｚｙＰｅｔｒｉｎｅｔｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ，２０１３，４３（３）：１０５９⁃１０７２．［１３］ＺＨＯＵＪｉａｎｆｅｎｇ，ＲＥＮＩＥＲＳＧ，ＺＨＡＮＧＬａｏｂｉｎｇ．ＡｗｅｉｇｈｔｅｄｆｕｚｚｙＰｅｔｒｉ⁃ｎｅｔｂａｓｅｄａｐｐｒｏａｃｈｆｏｒｓｅｃｕｒｉｔｙｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｉｎｔｈｅｃｈｅｍｉｃａｌｉｎｄｕｓｔｒｙ［Ｊ］．ＣｈｅｍｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅ，２０１７，１７４：１３６⁃１４５．［１４］ＣＨＡＮＧＹｕａｎｊｉａｎｇ，ＷＵＸｉａｎｇｆｅｉ，ＣＨＥＮＧｕｏｍｉｎｇ，ｅｔａｌ．ＣｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｄｅｅｐｗａｔｅｒｄｒｉｌｌｉｎｇｒｉｓｅｒｕｓｉｎｇｆｕｚｚｙＰｅｔｒｉｎｅｔｍｏｄｅｌ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｓｓＳａｆｅｔｙａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎ，２０１８，１１７：４８３⁃４９７．［１５］吴鹏，夏海波，吴建军，等．基于模糊Ｐｅｔｒｉ网的易流态化货物海上运输风险评估［Ｊ］．上海海事大学学报，２０１９，４０（３）：６３⁃６８．（ＷＵＰｅｎｇ，ＸＩＡＨａｉｂｏ，ＷＵＪｉａｎｊｕｎ，ｅｔａｌ．ＲｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｓｈｉｐｐｉｎｇｌｉｑｕｅｆｉａｂｌｅｓｏｌｉｄｂｕｌｋｃａｒｇｏｅｓｂａｓｅｄｏｎｆｕｚｚｙＰｅｔｒｉｎｅｔｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈａｎｇｈａｉＭａｒｉｔｉｍｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０１９，４０（３）：６３⁃６８．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ））。

一种针对无线传感器网络的 WNDV-HOP 算法

一种针对无线传感器网络的 WNDV-HOP 算法刘红庆【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2013(000)012【摘要】在分析无线传感网络的基础上，对传统DV-Hop定位算法进行研究，发现DV-Hop定位算法在平均每跳距离计算对实际距离的影响较大。

提出基于无线传感网络的WNDV-HOP（A Weighted N-anchor Algorithm Based on DV-Hop）算法。

该算法采用信标节点校正了平均每跳距离、采用未知节点对估计坐标进行迭代求精，并在节点随机分布和网格随机分布2种网络拓扑环境下对算法进行实验仿真。

仿真实验表明该算法在定位精度和算法稳定性方面的性能都明显优于传统DV-Hop算法。

%Based on the analysis of wireless sensor network , we study the traditional DV-Hop algorithm, and find that in DV-Hop positio-ning algorithm the average hop distance calculation has big influence on actual distance .In this paper we propose a WSN-based WNDV-HOP ( a weighted n-anchor algorithm based on DV-Hop) algorithm.The algorithm uses beacon node to correct the average distance per hop , adopts unknown node to carry out the iterative refinement on estimate coordinates .Experimental simulation on the algorithm is conducted in two kinds of network topologic environments including random distribution of nodes and random distribution of grid , it demonstrates that the performance of the algorithm is superior to thetraditional DV-Hop algorithm in aspects of positioning accuracy and algorithm stability .【总页数】4页(P288-290,302)【作者】刘红庆【作者单位】湖南现代物流职业技术学院湖南长沙410131【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.一种针对无线传感器网络LEACH协议的改进算法 [J], 石闪;施伟斌;朱蓓2.LC-MAC:一种针对长链拓扑的无线传感器网络MAC协议 [J], 王耿初;方晨;刘昊3.一种针对无线传感器网络LEACH协议的改进算法 [J], 孙建伟;王绍辰;贾军营4.一种针对无线传感器网络能量洞的节点分布策略 [J], 马礼;童莉;马东超5.一种基于遗传算法与蚁群算法混合算法的r无线传感器网络定位算法 [J], 李杰;李振波;陈佳品因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种高效的水下传感器网络MAC协议

一种高效的水下传感器网络MAC协议汪生泉;孙大军;张友文【期刊名称】《传感器与微系统》【年(卷),期】2015(034)001【摘要】水声信道具有窄带宽、高传播延时等特点,为有效减少水声信道冲突,信道预约型MAC协议成为水下传感器网络的首要选择.通过分析信道预约型MAC协议节点在高负载网络条件下的RTS-CTS控制包的交换过程,给出了多个节点对同时取得信道使用权成立条件,设计了一种在一次RTS-CTS握手后,拥有信道使用权的多个节点对依次进行无碰撞数据传输的MAC协议.最后通过仿真实验验证协议的性能,结果表明:该协议具有更高的网络吞吐量和更低的网络时延.【总页数】5页(P76-79,83)【作者】汪生泉;孙大军;张友文【作者单位】哈尔滨工程大学水声技术重点实验室,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学水声工程学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学水声技术重点实验室,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学水声工程学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学水声技术重点实验室,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学水声工程学院,黑龙江哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】TN929【相关文献】1.Eμ-MAC:一种高效的混合型无线传感器网络MAC协议 [J], 古连华;程良伦2.SE-MAC：一种节能的水下传感器网络MAC协议 [J], 张梦娜;刘广钟3.M-TDMA：基于TDMA协议的高效水下传感器网络MAC协议 [J], 冯德海;刘广钟4.一种高效低时延的宽带电力线通信网多跳MAC协议 [J], 任智;刘顺辉;任冬;甘泽锋5.一种能量高效的水下传感器网络路由协议 [J], 孙桂芝;桑恩方因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种水声OFDM的抗多径同步算法

一种水声OFDM的抗多径同步算法袁兆凯;隋天宇;李宇;黄海宁【摘要】The multi-path channel brings great challenges for orthogonal frequency division system (OFDM) on underwater communication.It is difficult to get the exact time with the general synchronization method.The proposed method is arranged using the constant amplitude and zero autocorrelation (CAZAC) sequence as the free synchronization and the SC's method as the coarse synchronization.Through the computer simulation and the lake experiment, the method is shown to be a free synchronization of underwater OFDM both on precision of synchronization and the amount of calculation.%水声信道普遍存在多径效应,致使水声正交频分复用(OFDM)通信系统的同步算法经常给出误差较大甚至错误的同步点.为了完成精确的同步,本文提出一种基于恒幅度零自相关序列以及在信号开始插入两个同样训练信号的联合同步算法,系统通过粗同步和细同步两个过程完成信号开始时刻的精确定位.仿真分析和湖试结果表明,本算法能够在多径信道下准确找到信号开始时刻.【期刊名称】《应用声学》【年(卷),期】2011(030)001【总页数】7页(P19-25)【关键词】多径;正交频分复用;同步【作者】袁兆凯;隋天宇;李宇;黄海宁【作者单位】中国科学院声学研究所,北京,100190;中国科学院声学研究所,北京,100190;中国科学院声学研究所,北京,100190;中国科学院声学研究所,北京,100190【正文语种】中文1 引言正交频分复用（OFDM）系统是一种多载波调制技术，具有抗频率选择性特征[1]和有比普通的单载波系统更好的抗多途效应性能。

【CN109596128A】一种基于多水听器提高多AUV协同定位性能的方法【专利】

式中，k+1表示tk+1时刻；Xk＝(xk ,yk ,θk)T为跟随AUV在tk时刻的状态量，xk为在导航坐标系中跟随 AUV在tk时刻的东向位置坐标，yk为跟随 AUV在tk时刻的北向位置坐标，θk为跟随 AUV的在tk时刻的航向角；Xk+1为跟随AUV在tk+1时刻的状态量；uk＝(Vkθk)T为tk时刻系统的传感器输入量，V k 为跟随 A U V 在 t k 时刻的前向速度；Z k + 1 为 t k + 1 时刻的量测向量；
为领航AUV在tk+1时刻的状态量，为跟随AUV和领航AUV在tk+1时刻的东
向位置坐标，为领航AUV在tk+1时刻的北向位置坐标；wk为过程噪声向量，vk+1为量测噪声
向量，且wk 、vk+1 均为Gauss白噪声；状态函数
δt为采样周期；
ω为角速率；量测函数表示为：
其中，xk+1为在导航坐标系中跟随 AUV在tk+1时刻的东向位置坐标；yk+1为跟随 AUV在tk+1 时刻的北向位置坐标；为tk+1时刻水听器A到跟随AUV质心在导航坐标系中的东向距离，
已知，Pk|k为tk时刻的状态估计方差阵，Zk为tk时刻由水声测距得到
的跟随 AUV上两个水听器到领航AUV的距离组成的量测向量，步骤4所述的利用EKF滤波方法，包括以下步骤：
步骤4 .1：时间更新；步骤4 .2：量测更新；步骤4 .3：以此过程逐次递推至状态估计误差协方差达到稳定值。 5 .根据权利要求4所述的一种基于多水听器提高多AUV协同定位性能的方法，其特征在于，步骤4 .1所述时间更新包括，状态一步预测方程表示为下式：

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第27卷第5期2014年5月传感技术学报CHINESEJOUＲNALOFSENSOＲSANDACTUATOＲSVol．27No．5May2014

项目来源：国家自然科学基金项目（31371525）；河南省教育厅科学技术研究重点项目（14A520067）；河南省信息技术教育研究重点项目（ITE12037）；河南省教育厅人文社会科学研究项目（2014－gh－245）；2014年度河南科技学院教育教学改革研究重点项目（8）收稿日期：2013－12－26修改日期：2014－04－28

DesignofaTimeSynchronizationMechanismBasedonDopplerEffectforUnderwaterWirelessSensorNetworks*

WANGJianping1，2，KONGDechuan1，CHENWei2*（1．SchoolofInformationEngineer，HenanInstituteofScienceandTechnology，Henan，Xinxiang，453003，China；2．SchoolofInformationEngineer，WuhanUniversityofTechnology，Hubei，Wuhan，430070，China）

Abstract：Timesynchronizationisthefundamentalproblemofwirelesssensornetworks（WSN）．Transmissionfadingofradioinunderwaterenvironmentisextremelylarge，soitoftenusesultrasoundtotransmitdatainunderwaterwire-lesssensornetworks（UWSNs）．Duetothelowtransmissionrateofultrasoundandmovingofthesensornodesinun-derwaterenvironment，itwillleadtoserioussignaltransmissiondelay．Inthispaper，wedesignatimesynchronizationmechanismbasedonDopplerEffectforUWSNs．Itcanachievetimesynchronizationcorrectionbydetectingthere-ceivedultrasonicfrequencyvariation．WetesttheperformanceofthesynchronizationmechanismbyMATLAB．Theexperimentalresultsshowthat，ifthesamplingtimeintervalisshorter，themovingspeedisfasterandthedepthofsensorsinthewaterissmaller，thesynchronicitywillbehigher．Keywords：eopplereffect；underwaterwirelesssensornetworks；timesynchronization；clockoffsetEEACC：6150Pdoi：10．3969/j．issn．1004－1699．2014．05．021

一种基于多普勒效应的水下无线传感器网络时间同步机制*

王建平1，2，孔德川1，陈伟2*（1．河南科技学院信息工程学院，河南新乡453003；2．武汉理工大学信息工程学院，湖北武汉430070）

摘要：时间同步是无线传感器网络的基础问题。电磁波在水下环境的传输衰损极大，为此水下无线传感器网络通常采用

超声波实现信息传输。由于超声波较低的传输速率和传感器节点在水中的运动，必将导致严重的信号传输延迟。构建了一种基于多普勒效应的水下无线传感器网络时间同步机制，通过检测接收到的超声波频率变化来实现时间同步校正。基于MATLAB实现了该同步算法的仿真。实验结果显示，传感器的采样时间间隔越短，移动速度越快，在水中所处的深度越小，整

个系统的同步性越高。关键词：多普勒效应；水下无线传感器网络；时间同步；时钟偏移

中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1004－1699（2014）05－0680－07

水下无线传感器网络是由具有声学通信与计算能力的传感器节点构成的水下监测网络系统［1］。随着无线传感器技术的发展，当前水下无线传感器网络的研究已经引起了学术界的高度重视。针对水下无线传感器网络的系统结构、水下定位、水声通信等研究领域已经开展了大量基础研究，并取得了一定的成果，相关小规模的海洋传感器网络已经投入实验运行［2］。水下无线传感器网络部署在海洋等水下环境，在实现水下环境的污染监控，水下生物样本采集，自然灾害预防，辅助导航等方面具备广阔的应用前景［3］。

时间同步是无线传感器网络的基础问题。为实现时间同步，无线传感器网络通常采用GPS实现定位，通过定位来计算传感器之间的距离，从而获知节点间的时差，实现时间的同步校正。然而水下环境复杂，部署网络存在很多的条件限制。传感器节点第5期王建平，孔德川等：一种基于多普勒效应的水下无线传感器网络时间同步机制一方面要考虑防水设计；另一方面，在水下，传感器节点难以接收GPS信号，为此部署定位比较困难。当前水下传感器网络的部署研究层出不穷。李世伟［4］等人提出利用潜艇出现深度信息的先验概率模型，设计了一种基于潜艇深度的部署算法。该方法通过层次之间节点的补充及层次内部节点的休眠，来降低能耗，延长网络生存期。单志龙［5］等人提出了基于相交环的两跳定位算法（IＲ2H），利用同心环裁剪，缩小未知节点的定位区域，并通过两跳来定位节点。但是该方法存在时延过长等问题。此外，由于电磁波在海水中传播时，其选择性衰弱非常严重，频率越高衰减越大［6］。而超声波在海洋中的衰减比电磁波小1000倍［7］，因此，目前水下无线传感器网络主要采用波速约为1500m/s的超声波进行通信。由于超声波比电磁波的速度（3．0×108m/s）慢很多，所以，当水下无线传感器处于运动状态时（例如将传感器部署在鱼或其他水下运动生物体上），必将导致相当大的测量误差，导致时间同步出现问题。本文给出了一种采用水面浮标和水下运动无线传感器节点构建的水下无线传感器网络通信样例。在这种网络中，传感器节点采用超声波和水面浮标进行通信，实时的将水下环境的实际检测、勘探等结果及时准确的传输到水面浮标。由于节点在水下的不断运动和超声波信号在水中传输的延迟等问题，可能导致检测信息的时间同步出现故障，难于定位节点传来检测结果的实际区域位置等问题。考虑到水下传感器节点的运动特征，基于这种运动以超声波进行通信可引起多普勒效应的变化特征来构建整个WSN检测网络的时间同步机制，以提高系统的定位准确性和检测的可靠性。本文构建了一种基于多普勒效应的水下无线传感器网络时间同步机制。设计了一种基于多普勒效应的频率检测方法，传感器只需通过接收浮标发出的声呐频率变化就可以计算其与浮标之间的直线距离。通过该距离计算信号的传输延迟，浮标以此发送同步校正数据包，实现时间同步。基于MATLAB实现了该同步机制的实验仿真。仿真测试了不同采样时间间隔、不同的水下传感器移动速度和在水中所处深度对整个时间同步错误期望值Et的影响。实验结果显示，采样时间间隔越短，无线传感器的移动速度越快，传感器在水中所处的深度越小，Et的值越小，整个系统的同步性越高。随着时间的延续，在统计不同采样时间间隔和传感器深度的情况下，系统的时间同步错误期望值Et不断增加。而在不同的速度情况下，时间同步错误值Et却逐步减少。

在整个系统数据的分析中，可以看到传感器在水中的所处深度对时间同步的影响最大，而采样时间间隔的影响却相对最小。为此，在实际部署水下无线传感器网络时，如何实现采样时间间隔、传感器的移动速度、传感器在水下所处深度之间的权衡是未来研究的热点问题。

1基于多普勒效应的时间同步设计

同步算法是指节点之间通过交互同步消息，补偿当前本地时间与绝对时间之间的差值，实现本地时间与绝对时间的一致。已有研究表明，水下无线传感器网络的时间同步可能受到水声传播速度、节点移动性、洋流等相关性的影响［8］。

1．1研究现状

S．Ganeriwal等人提出了TPSN［9］同步算法，它

将无线传感器网络中的所有节点建立一个层次状的树形结构，采用两个层次节点间互相交换的数据报来估计传感器的时钟漂移和时钟偏移，以此来实现时间同步，然而该算法却没有考虑在水下环境如何使用的问题。M．Mar'oti等人提出了FTSP［10］同步算法，该算法将系统时间加入到节点传送的时戳数据报中，采用线性回归的方式，求得参考节点时间与传感器节点的时钟偏移，从而完成同步校正。该算法的缺陷是当参考节点出现时钟漂移时，将导致同步回归过程出现极大的误差。SyedA等人提出了一种两阶段的同步算法

TSHL［11］，该算法的第一阶段采用类似FTSP算法的

交互方式。第二阶段采用类似TPSN算法的交互方式。TSHL算法假设水下无线传感器节点处于固定状态，而对于水下移动节点则没有进行讨论。ChirdchooN［12］等人提出了一种基于簇划分的水下

无线传感器网络时间同步算法，它适用于水下移动无线传感器节点，通过将整个网络划分为多簇的方式进行管理。每个簇中的簇头节点和其他节点采用类似TPSN的算法进行两次线性拟合来实现同步数据交互。但是，在水下环境中，由于水声信道的时变性和节点的移动性，特别是受洋流影响导致节点快速移动时，往返的传播延迟误差太大，影响了时间同步的精度。LiZ等人提出了E2DTS［13］同步算法，该算法采

用移动自主水下航行器（AUV）作为基准节点，使用两阶段的同步过程来进行时间的同步校正。该算法具备较高的节能特征，但对水下传感器的移动环境

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