Art der Arbeit: Bachelorarbeit

Fachlicher Hintergrund:

Schiffe verfügen heute über eine Vielzahl von nautischen Geräten, die über Feldbusse miteinander verbunden sind. Gleiches gilt für die Motorsteurung. Die angefallenen Daten werden von uns aufgezeichnet und sollen ausgewertet werden. Die Limanda ist ein Forschungsschiff der Universität Rostock. Sie ist ein 15,73m langer Katamaran, die Breite beträgt 6,16m, der Tiefgang 1,30m. Sie wurde im Jahr 2020 gebaut und am 28. Juli 2021 getauft. Als Antrieb dienen zwei MAN D2676LE438 Dieselmotoren mit je 373kW Leistung. Zu den nautischen Instrumenten gehören unter anderem ein Radar,  ein GPS-Empfänger Furuno GP-170, ein Windsensor LCJ CV3F, ein Satellitenkompass Furuno SC-70, Magnetischer Kompass, ein AIS Sender mit eigenem GPS-Empfänger Furuno FA-170 AIS, Echolot Xsonic Airmar SS260 und Autopilot Navitron NT888G. Die nautischen Geräte sind über NMEA 0183 oder NMEA 2000 untereinander vernetzt. Im Bereich der Maschine wurde überwiegend J1939 eingesetzt. Die nautischen Geräte und das Motorsteuergerät senden Daten mit unterschiedlichen Aktualisierungsraten. Diese reichen bei NMEA 2000 von ca. 0,1 bis zu ca. 10 Samples pro Sekunde, bei den Motordaten von 0,5 bis ca. 50 Samples pro Sekunde. Konkret liegen uns Daten von über 100 Datenpunkten mit unterschiedlicher zeitlicher Auflösung in einer Datenbank oder live auf dem Schiff vor.

Abweichungen im Schiffsbetrieb sollen erkannt und der Besatzung signalisiert werden. Dazu soll hier eine Simulation verwendet werden. Die Simulationsumgebung wird mit wichtigen Schiffsparametern konfiguriert. Aufgrund dieser Schiffsparameter (z.B. Antrieb, Ruderlage, Windgeschwindigkeit und Windrichtung) wird das Verhalten des Schiffes für einige Zeit fortschrieben. Im Rahmen der Residualanalyse werden dann tatsächliches Verhalten und per Simulation ermitteltes erwartete Verhalten verglichen. Größere Abweichungen (Residuen) können auf eine Anomalie hindeuten.

Aufgabenbeschreibung:

Im Rahmen der Arbeit sollen Abweichungen zwischen beobachteter Realität und vorhergesagter Erwartung erkannt werden. Die erwarteten Schiffsparameter ergeben sich dabei aus einer Simulationsumgebung, die mit den Schiffsparameter konfiguriert wird.

Es sollen beispielhafte Fragestellungen beantwortet werden (weder ausschließlich noch verpflichtend):

• Welche Abweichungen sind erkennbar? Wie stark müssen die Abweichungen sein?
• Welcher Vorhersagezeitraum ist sinnvoll und möglich?
• Welche Arten von Anomalien sind erkennbar?

Mögliche Arbeitsschritte:

• Exploration der Daten
  • Grundlegendes Verständnis der nautischen Parameter und der Parameter von der Hauptmaschine.
  • Grafische Darstellung einiger Daten
• Einarbeitung in Methoden und Tools der Datenanalyse
• Einarbeitung in eine Simulationsumgebung
• Übertragung von Sensordaten auf die Simulation
• Fortschreiben der Simulation
• Bestimmung der Abweichungen zwischen Beobachtung und Erwartung
• Auswertung der Abweichungen
• Schlussfolgerungen

Die genaue Festlegung des Themas erfolgt in Abstimmung mit den Betreuern unter Berücksichtigung eventuell schon an andere Studenten vergebener Themengebiete. Eine gemeinsame Bearbeitung verschiedener Teilthemen durch mehrere Studenten ist unter Umständen möglich. 

Literatur und Ressourcen:

• Idris, Ivan. Python data analysis. Packt Publishing Ltd, 2014.
• Luft, Lee A., Larry Anderson, and Frank Cassidy. "Nmea 2000 a digital interface for the 21st century." Proceedings of the 2002 National Technical Meeting of The Institute of Navigation. 2002.
• Burakova, Yelizaveta, et al. "Truck hacking: An experimental analysis of the SAE J1939 standard." 10th USENIX Workshop on Offensive Technologies (WOOT 16). 2016.

Betreuer: Dr. Thomas Mundt (thomas.mundt@uni-rostock.de) 

Voraussetzungen: Keine besonderen, Programmierkenntnisse in einer höheren Programmiersprache sind von Vorteil.