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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CompactRIO、labview 平台监控露天矿场使用的机器铲
概述：使用NI CompactRIO平台与NI LabVIEW软体来创造的客制化振动与压力连续监控系统。
露天矿场使用的机器铲是大型、活动式、非静止的机器，用来装载卡车，将矿石运送到加工厂。通常机器铲与卡车的数量比例约为1 比12，所以机器铲若发生意外的停工，便会对产量造成直接的影响，所以机器铲被视为关键性的机器。
习惯上来说，要为这种机器铲进行状态监控与预测性技术是很困难的，这是因为缺乏足够的分析运算法与设备，而且环境太过恶劣。普通设备的传统振动分析(旋转机器进行预测性维修的主要工具) 是根据傅叶尔转换来执行的，傅叶尔转换会假设旋转速度不变。这对机器铲来说是不够的，所以便使用另1 种方法。
因为急需从回应式、预防式的维修策略转变成预测式、主动式的策略，所以便开发了SiAMFlex 这种弹性监控系统(Advanced System for Flexible Monitoring)。原先是智利Concepción 大学Pedro Saavedra 教授所进行的计画，目的是要为机器铲的振动信号发展出适当的振动分析运算法。等到运算法发展完毕之后，下一步就是执行SiAMFlex 做为连续监控系统的核心。现在SiAMFlex 是由CADETECH 公司支援并持续更新，以维持完整的机械结构资产完整管理与分析工具。
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。
