西城有经验的LabVIEW开发编程
利用labview为风机系统控制软件测试开发硬件在环仿真器
概述：使用NI TestStand、LabVIEW实时模块、LabVIEW FPGA模块和NI PXI平台创建用于西门子风机控制系统的嵌入式控制软件发布的硬件在环（HIL）测试系统。
由于我们的软件定期发布控制器的软件新版本，我们需要测试软件，验证这些软件将会在风力站的环境下可靠执行。在每个软件发布时，我们在现场使用软件之前，需要先在工厂接受性能测试。这个全新的测试系统让我们能够自动化这个流程。
从过去系统中学到的经验
我们之前的测试系统是在10年前开发的，它基于另一个软件环境和PCI数据采集板卡。测试系统体系结构和性能无法满足我们对全新的测试时间和扩展性的需求。维护也十分困难，并且不能自动化完成有效的测试。它还缺乏对测试结果自动生成文档和测试的可跟踪性，不提供所需的远程控制功能。此外，过去的HIL测试环境不支持多核处理，因此我们无法利用新多核处理器的计算能力。
未来系统的决定
在评价可用的技术之后，我们选择了LabVIEW软件和基于PXI的实时现场可编程门阵列（FPGA）硬件，开发我们全新的测试解决方案。我们相信这个技术会带来灵活性和可扩展性，满足我们未来的技术需求。同时，我们从NI提供的服务与产品质量中，建立了对解决方案的信心。
由于我们在测试内部系统中并没有深入的开发经验，我们将开发外包给位于丹麦的CIM Industrial Systems A/S公司。我们选择CIM Industrial Systems A/S是因为他们具有测试工程能力和欧洲多的LabVIEW认证架构师。CIM成功开发了这个项目，我们对得到的服务感到十分高兴。
灵活的实时测试系统体系结构
全新的测试系统通过在LabVIEW实时模块系统中，运行组件仿真模型，仿真实时风机组件的行为，为被测系统提供仿真信号。
图2：西门子风力测试系统体系结构
主计算机包含直观的LabVIEW用户图形界面，能够方便地通过在面板中移动组件进行调整。Windows操作系统应用程序与两个不兼容实时任务的外部仪器进行通信。
图3：主计算机具有直观的LabVIEW用户图形界面。
在主计算机上的软件通过以太网与位于PXI-1042Q机箱中的LabVIEW实时目标进行通信。LabVIEW实时模块运行通常包含20到55个并行执行的仿真DLL的仿真软件。这个解决方案能够调用使用几乎所有建模环境开发的用户模型，例如NI LabVIEW控制设计与仿真模块、The MathWorks, Inc. Simulink®软件或是ANSI C代码。我们仿真循环的典型执行速率是24 ms，为满足未来处理能力扩展需求提供了大量裕量。
用于定制风力涡轮协议和传感器仿真的FPGA板卡
由于缺少现有标准，在风机中使用的定制通信协议很多。使用基于NI PXI-7833R FPGA多功能RIO模块和LabVIEW FPGA模块，我们能够与这些协议进行通信并仿真。除了协议交互之外，我们使用这个设备仿真磁性传感器和三相电压电流仿真。其他的FPGA板卡与NI 9151R系列扩展机箱连接，进一步提高了系统通道数。
全新测试系统的优点
相比上一代解决方案有许多优点。由于系统的模块化特性，进行改进、修改和进一步开发十分简单。被测系统可以在无需测试系统体系结构任何变化的情况下进行快速替换。远程控制功能和系统的简单复制让我们能够在需要进行扩展时，灵活地将系统复制到其他站点。
仿真器为环境提供了在实验室中验证新软件发布和测试特殊解决方案的能力。它还给了我们测试我们正在研究的新技术和新概念的工具。
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。
监控系统包括了车载设备(on-board equipment)、1 个无线(off-board) 伺服器、电脑与无线网路设备。机器铲的车载设备包括：
加上NI cRIO-9014 - 8 槽式机箱的CompactRIO 系统
供振动量测用的NI 9233 模组
供动态应变量测用的NI 9237 模组
提供、高解析度转速测定资料的NI 9422 模组
提供机器铲控制系统补偿讯号的NI 9205 模组
装在机器铲主要旋转元件(马达与齿轮箱传动装置) 上的压电加速度计
装在机器铲主要结构元件上的应变计
主马达上的增量编码器
无线网路设备
电力滤波设备
车载的CompactRIO系统需要加速度计、编码器与应变计同时提供信号。振动与应变信号持续受到监控，并与设定的警报值做比较，在问题产生时可以抢先通报。如果发生警报时，信号会以使用者定义的间隔定期储存。发生这种状况时，CompactRIO平台的监控应用可以寻找佳的分析量测时段，并佳化信号杂讯比。运用本法，资料会定期以预设的间隔储存，以控制终的机械改变，而发生突发事件时资料也会记录下来。碰到以上2种状况时，机器铲控制系统的补偿信号会储存起来供参考之用，并提高主动校正的可能性。
每次进行EO 实验，COP 明显均集中在同一区域。但若进入EC 实验，受测人员的COP 分布就会产生的变化。结果显示，所有受测人员若要在不平衡的表面上达到平衡，将极度依赖自己生理上的本体感受器(Proprioceptor) 告知大脑目前状态，也解释了COP 分配区域大幅增多的原因。
一项对EC 实验的有趣观察指出，若受测人员对生活形态抱持轻微的积极态度，则摇摆的程度较大；若对生活形态抱持适当的积极态度，其摇摆程度亦较小。不同的生活形态亦反应出COP 的分配范围。与适当积极态度的受测人员相较，较不积极的人其COP 分配范围亦较大。
若受测人员已熟悉了Balance Trainer 动态平台，亦将更能控制COP 的分配范围，亦能进一步控制自己的本体感受器。在实际撷取资料之前，这些受测人员已经实际使用动态平台达7 天。
结论
总的来说，我们用LabVIEW 与DAQ 建构动态平图，可了解人体在不稳定表面上的平衡状态。仪控式的动态平台显示了下列特性：
• 测得受测人员的姿势控制与摆动情形若受测人员的COP分配范围较大，也耗上更多力气才能达到平衡
• 受测人员若对生活抱持积极的态度，也展现了较佳的姿势控制能力
• 在切断视觉之后，人体会立刻切换为本体感受器，通知身体是否在特定方向的摆动幅度过大
• 受测人员在熟悉了平台之后，亦将缩小其COP分配范围综合以上结论，受测人员只要能控制自己的本体感受器，就越能在非平衡的表面上让自己保持平衡。
使用LabVIEW测量内燃机气缸压力
概述：基于LabVIEW软件控制的DAQ板卡，开发出OPTIMIZER——一款灵活、经济的基于PC的气缸压力测量分析系统。
背景
内燃机的性能，取决于许多因素。对于给定压缩比的情况，佳马力和发动机扭矩会出现在以下情况：
每个气缸的进气口和进气阀的进气量均达到大
燃料/空气处于适当比例
燃料和空气充分混合
调整点火提前量，避免初始爆震
由于是燃料/空气混合物的燃烧产生的压力产生了发动机的扭矩和动力，所以在发动机研发中重要的检查参数就是在压缩和做功冲程中的气缸压力大小及其定时。进气歧管的台架测试是在恒流情况下记录一定压降下的气流情况。但当安装在发动机上后，进气歧管的气流就变成了受活塞运动、进气阀面积、气阀定时和重叠时间以及流道形状影响的非恒流过程。这些参数的共同作用，往往会导致多缸发动机不同气缸进气差异。
优化发动机性能的步就是设计进气歧管和气阀系以大限度的给每一个气缸提供等量空气。对于给定的压缩比和进气口温度，操作者可以通过测量点火之前压缩冲程中的气缸压力来获得进气信息。因为油气混合物的燃烧是一个复杂的反应过程，牵涉到很多气缸的几何因素以及其它因素，如油气混合情况、汽油辛烷值、燃料当量比、发动机温度、空气温度和湿度，以及点火时间等—— 调整这些参数，以获得佳的性能，将是一个相当大的挑战。
通过观察气缸压力测量值以及峰值压力相对活塞顶死中心（Top-dead-center, TDC）的位置，发动机技术人员可以迅速将发动机调校到佳性能。由燃烧质量分数可见，对于大多数传统发动机而言，如果峰值压力出现在TDC之后12到15度，并且燃烧发生在TDC附近的等容阶段时，发动机将表现出佳性能。但在给定压缩比和燃油辛烷值情况下，为了达到佳性能所采取的点火提前可能会因为严重的火花爆击现象而导致气阀过热。因此，在性能优化过程中，发动机技术人员需要检测TDC之后的10和40度之间火花爆击的气缸压力。如果检测到爆震，点火提前取消，以避免活塞受损。
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。
