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基于虚拟仪器的列车冲动的实时检测与分析
资料介绍
本文论述了基于虚拟仪器技术的列车舒适性指标分析系统的实现方案。该分析系统以单片机、加速度传感器(ADXL105)等为硬件工作平台,采用图形化编程语言LabVIEW为软件开发平台,主要由数据采集、数据预处理、信号(时域、频域)分析和冲动等级评定四大模块构成,具有数据采集,数据保存及数据分析等功能,系统界面友好,易于使用。 本分析系统的数据采集模块选用8位微处理器(AT89C52)为主控芯片,以相应的外围电路为平台进行数据采集。数据预处理模块主要通过信号放大电路以及滤波电路对传感器的信号进行放大、滤波等处理。 信号时域、频域分析模块主要对预处理后的数据进行时域分析与频谱分析。列车冲动等级指标计算模块是本分析系统的核心模块,运用LabVIEW和LabWindows中的数据处理函数进行数据处理,实现列车冲动等级的评定。在采集数据过程中,除去噪声干扰外,还有其它一些无法避免的因素影响冲动采样值,对分析、处理数据造成一定的困难。所以,单纯通过加速度及加速度变化率的大小进行冲动等级的评定是不准确的。如何分析采集到的数据并且从中准确的找出冲动,还要经过一定算法上的处理。 本文介绍了一种自相关分析的方法,该方法可以实现列车运行过程中冲动和振动的真正分离,并定量的评定出列车的冲动等级。 所采样列车的加速度主要为加速度信号、背景噪声、振动、冲动等信号叠加而成。列车平稳运行时,其自相关性较小。其原因为列车运行平稳,其加速度值为零(如果不考虑振动的存在),其相关函数的函数值也在稍大于零处迅速衰减为零。而当有冲动信号时,所采样到的信号中含有了持续一定时间的周期信号的存在。根据自相关的定义,由于叠加了周期信号,其自相关函数必不为零,而是在从0-∞的区间上逐步的衰减。 本文利用此系统对襄樊——武汉段列车在不同速度行驶时的纵向加速度进行采集,并进行分析处理,根据冲动发生的大小和频率,对其进行了相应的频域分析、自相关分析,并通过自相关分析后的峰值以及波峰宽度建立了新的冲动等级的评定标准。
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