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利用labview为太阳能车开发遥测系统
概述：使用1组NI CompactRIO控制器与8槽式机箱，监控车辆的电压、电流、温度，与速度，再透过2.4 GHz数据机，将资讯无线传送至太阳能车后方的追踪车辆。
遥测(Telemetry)
WSC 与其他太阳能车赛不同之处，乃是团队完成达尔文(Darwin) 到阿德雷得(Adelaide) 共3,000 公里的距离；亦表示比赛期间可能随时发生问题，甚至影响车辆能否完成赛事。使用CompactRIO 可重设机箱与NI LabVIEW 软体，我们开发的摇测系统可监控、记录，并传输资料，以随时反应太阳能电池的状态(如上图1 )。受监控的资料可触发警示，在问题发生之前避免之；因此该笔即时资料可协助团对随时拟定佳对策，以缩短除错时间。同时系统亦将监控并记录驾驶的动作，以利赛后分析。
研发
虽然太阳能车本身的机械与电力资料，即为搜集与分析要点，但由于电子资料才是打造车辆的关键比赛要素，所以我们额外注重电子资料。我们所搜集的资料，包含设计阶段的电池与太阳能电池，还有电池的体积与其效能曲线均有。在赛程中搜集到的即时资料，有助于我们佳化车辆的性能，亦可比较车辆实际规格与设计规格之间的差异。另外，策略团队则使用此资料搭配天气预测，以计算出理想的赛程速度。我们并透过CompactRIO 内建记忆体而记录所有资料，以利赛后分析并供未来改进之用。
使用CompactRIO 与可重设机箱
因为CompactRIO能在可客制化输入通道上整合即时资料撷取功能，亦可记录并传输资料，所以我们选用CompactRIO。而NI cRIO-9104 - 8槽式机箱可安装任何必要模组，以满足我们的监控需求。透过多款NI模组，我们可随着专案发展而调整机箱，并着重于太阳能车的不同面向。NI cRIO-9014 - Real-Time控制器另内建记忆体与多种I/O，可提供弹性介面与次要的资料储存媒体。
我们的客制化机箱包含1组SEA cRIO-GPS+模组，可即时提供车辆位置；1组NI 9870序列介面模组，具备RS232介面，可撷取电池监控系统的资料；1组NI 9401数位I /O模组，可透过马达控制器端点取得车辆速度，并输出资料；4个NI 9219类比I/O模组，可监控火星塞、刹车、电流，与太阳能电池阵列的电压；还有1个NI 9211热电偶模组，可感测车辆周围的温度。我们另透过NI 9219通用类比I/O模组，以高度与解析度监控多种资料，包含电压、电流、温度，与电阻。
利用LabVIEW FPGA Module 进行程式设计
使用LabVIEW FPGA Module即可迅速且轻松设计此系统。另外，Express VI具备捷径功能，可让使用者迅速变更程式以满足需求。此外，我们在启动CompactRIO时随即执行程式，让整个系统成为无线架构，而不需实际接至系统再手动开始程式。我们虽属业余团队且程式设计经验有限，但直觉且图形化的图示与接线，都让我们能加快程式设计的速度且趣味盎然。因为并非所有模组都支援CompactRIO的Scan Mode，所以我们透过FPGA程式设计模式，整合了共8个模组。我们检视由追踪车即时搜集的资料，再根据公式化的程式拟定比赛策略(图2)。
图2. 追踪车上的即时资料
应用
在专案设计阶段，我们使用CompactRIO 控制器记录太阳电池的效能，以建立电池于不同气候条件下的效能曲线。我们连接电池与系统，以了解不同温度下的放电情形，并于每次试驾时记录驾驶的动作，以协助团队判别驾驶行动是否正确。
因为车辆完全由太阳能供电，我们将电子设备的耗电量降至低，让马达获得大部分的电力，才能完成赛程。客制化的8 槽式机箱可撷取如GPS、电池资讯、太阳能电池状态、马达效能，与驾驶动作的资料。接着将所有资料储存于cRIO-9014 – Real-Time 控制器内建的2 GB 记忆体，同时透过LabVIEW VI 将资料格式化为字串，再透过低耗电的2.4 GHz 无线电数据机，将资料传输到追踪车上(图3)。
图3. 遥测系统的程式区块图
Real-Time 控制器具备足够的储存空间，追踪车上亦装备1 组笔记型电脑。策略团队在追踪车上分析资料，并参考如道路、驾驶，与天候状况的外部因素，以决定车行速度。
完成所有试驾之后，我们接着分析资料并微调太阳能车的机械元件，如调整车轮、转向灵敏度、悬吊，与胎压，以提升太阳能车的性能。透过LabVIEW，我们可模拟澳洲所有的可能天候状况，这样我们更能有效评估太阳能阵列所提供的电力与功率。此外，我们也会在赛事过后分析所得的资料，以进一步强化新一代的太阳能车。
结论
因为我们在这个专案使用即时监测系统，且太阳能车所能提供的资料范围太过广泛，所以我们初并无法确定主要的焦点为何。随着专案的进展，我们于竞赛与设计阶段，均透过CompactRIO 绘制出电池在不同温度下的放电率图表，并借以了解自制太阳能矩阵的效能。本专案从设计、实际比赛，到后续分析的所有阶段，CompactRIO 实在助益良多。我们成功使用CompactRIO 为太阳能车开发了监控系统，且针对未来的更多太阳能专案，我们亦准备继续使用相同的机箱与控制器。
使用LabVIEW和PXI定位飞行过程中飞机的噪声源
概述：基于NI LabVIEW软件搭建一个应用程序，并使用NI PXI硬件从布置在跑道上的相位麦克风阵列采集数据。
研究客机上的噪声源
为了能开发出更为安静的客机，我们定位所有的噪声源，以加强我们对噪音生成原理的认识。在开发一架飞机时，我们可以通过数值分析和模型测试预测噪音等级。然而，实际飞机噪音的属性和特性只能在实际飞行测试中才能获得。利用声音波束成形技术来定位噪音源是一种有效可行的方法。波束成形是一种使用定位噪声源的方法，同时能获得噪声源的振幅。虽然我们在JAXA项目上小型模型飞机的风洞测试和飞行测试中已经发展并改进了这项技术，但还未曾将这项技术应用于实际飞行的飞机中。2009年，我们拥有了一架小型Mitsubishi MU-300 Diamond商务机。2010年，我们开始在跑道上设置了相位麦克风阵列，通过噪声源定位测量来验证我们现有的技术，并找到可以提高的空间。
相位麦克风阵列的测量
相位阵列包含了许多麦克风，分布在一个大直径的范围上。利用噪声源的声波到达每个麦克风时间的微小差别，我们可以估算出每个噪声源的位置和强度。在这个测试中，我们设计了相位阵列来辨识飞行于120米高度的飞机上两个相距4米的1kHz音频信号。这个相控阵列包含了99个麦克风，分布在一个直径30米的圆形区域上。
飞行中的噪声源定位测试包括飞机发动机状态; 声觉测量，以及飞机飞过相位阵列时的位置、高度和速度。因为飞机产生的噪音在传输到地面麦克风的过程中会被大气削弱，因此我们还需要记录气象数据，例如风向、速度、温度和湿度。
使用LabVIEW和PXI进行东海大桥结构健康监测
概述：部署一个坚固的PXI系统来监测环境对大桥产生的影响，进行实时计算以确定大桥的即时结构健康状况，并将数据储存，进行离线处理。
东海大桥作为中国跨海大桥，耗资12亿美元，于2005年完成通车。六车道的大桥将上海与洋山岛连在了一起，大桥全长32.5千米，并设计成S形以避开台风和海浪区，以车辆安全行驶。
我们搭建了一个结构健康监测（SHM）系统，它能够提供大量的数据来评估大桥损坏和退化程度、结构性能状况、对于突发性灾难的反应。利用这些数据可以对桥梁的设计和建造技术进行研究。
我们使用基于NI PXI的数据采集系统，源于其良好的坚固性和小巧的体积，适用于放置在大桥的保护区域中。事实证明，系统在安装完毕后成功地克服了大桥所遇到的湿度、灰尘、震动和化学腐蚀等各种难题。使用LabVIEW，工程师能够进行重要的实时分析，同时，能够对大桥上大量的传感器产生的信号进行离线处理。
硬件系统设置
对东海大桥实施监控需要使用超过500个传感器，在大桥每段都放置了加速度计和FBG光学传感器，来采集环境激励所引起的频率响应。同时，大桥还配备了风速仪和压式传感器，以记录频率响应所对应的环境条件。大桥每一段还设有一个数据采集站，配备NI PXI-4472B动态信号采集卡（DSA）从周围的加速度计采集相关数据。
另外，我们使用NI PXI-6652同步模块和 NI PXI-6602计数器模块，以及NI PXI-8187机箱控制器，来解决数据采集的同步问题。
在对东海大桥上的系统进行设置时，我们给每个PXI机箱都安装了一个GPS，使用脉冲每秒（PPS）和IRIG-B定时信号分别进行信号同步和时间标识。PPS每秒传输一千万脉冲，为每个机箱提供采样基准时钟。这使得采集模块可以在100纳秒的分辨率下对大桥上所有设备的通道实现同步采样。
