美國自動車學會 (The Society of Automotive Engineers，SAE) 以 NI CompactRIO 與 LabVIEW 進行的高速儀控競速應用

Author(s):
B. Taylor Newill - Brigham Young University

Industry:
University/Education, Automotive

Products:
CompactRIO, LabVIEW, FPGA Module

The Challenge:
開發穩定的競速車輛測試與資料擷取系統，以擷取並分析重要資料點 (Data point) 效能的資料，以提升楊百翰大學 (Brigham Young University，BYU) SAE 方程式賽車的效能，並縮短調整時間。

The Solution:
針對即時量測，使用 8 個 CompactRIO 模組系統，並整合超過 20 個感測器進行資料擷取。新增現成的簡易無線路由器，以溝通 NI LabVIEW 所啟動的筆記型電腦，進行即時監控。

美國自動車學會 (The Society of Automotive Engineers，SAE) 主辦的年度 SAE 方程式學生設計競賽。今年將有 70 個團隊設計、建立，並比賽單人賽車。SAE 方程式賽車已為世界上最具知名度的大學設計競賽。今年為 BYU 學生團隊第一次參加 SAE 方程式賽車。

 

載具資料擷取系統

測試為設計程序中的必要部份。在組裝載具的原型之後，團隊則必須挑選可用的系統，以改善賽車的最後結構。為了檢驗該設計，我們的測試與實驗依賴儀控、內建資料擷取，與統計化的分析。

根據 CompactRIO 的設定彈性與輸入通道密度 (輸入通道/重量的比例)，我們選擇NI CompactRIO (可重設 I/O) 資料擷取系統。在圖 1 中，即可看到固定於測試車輛上的 CompactRIO；並提供其他裝置無法達到的解決方案。cRIO 並提供多種模組，與感測器選擇上的彈性。控制器的網路連結功能，可針對遠端賽車監控提供無線遙測的選擇。迴路選項讓精確的高速擷取與低功率耗用，均成為輔助功能所需。

系統重量低於 9 磅 (約 4 公斤)，可設定最多 64 個類比輸入通道，並以低於 24 W 進行作業。我們的 cRIO 包含 2 組 cRIO-9211 熱電偶模組、1 組 cRIO-9421 數位輸入模組、1 組 cRIO-9472 數位輸出模組，與 4 組 cRIO-9201 類比輸入模組。我們以 LabVIEW 8 撰寫虛擬儀器程式，以收集資料、製造速度與加速的圖表、顯示溫度，並記錄相關的資訊。從 cRIO 以 TCP/IP 連接至現成的無限路由器，構成無線傳輸功能。我們使用簡單的 12 V ~ 5 V，DC 至 DC 轉換器，以汽車電池供電至路由器。透過無線連結，我們可即時編譯資料；此功能可大幅簡化資料分析程序，並讓小組成員在車輛進入車賽修理站之前，即可準備修正引擎或懸吊系統。我們使用 27 個感測器量測加速度、輪胎速度、空氣溫度、燃油溫度、輪胎溫度、壓力、油門位置、煞車位置、駕駛位置，與懸吊位置。

 

精確溫度量測

輪胎溫度可持續地大幅影響摩擦力與繞行賽道的次數 (Track times)。我們採用 3 組紅外線溫度感測器，並固定於前輪的懸臂托架上。當輪胎的溫度升高時，即能提高抓地力以達最佳效能；但在過了該最高效能之後，輪胎溫度卻會降低輪胎抓地力。透過 24 位元精確度的 cRIO-9211 熱電偶對卡，我們可以偵測最細微的溫度增減。我們的測試程序包含 3 個階段：

• 我們先調整懸吊系統的靜態外傾角 (Camber) 與輪胎壓力，讓輪胎熱量可平均通過胎面。
• 用 LabVIEW 搭配側邊加速規 (Lateral accelerometer)，協助我們繪製磨擦力與溫度之間的圖表。此項資訊可決定輪胎抓地力峰值的溫度。
• 最後，我們實驗懸吊的設定 (束角 Toe 與外傾角 Camber)，以維持此峰值時的溫度。

 

高速量測

依照 SAE 方程式課程的技術原理，高加速度與高入彎速度為贏得競賽的重要因素。我們在駕駛測試中使用 3 軸的加速規，以量化入彎的資料。側邊加速規將受靜態外傾角、輪胎壓力，與輪胎溫度所影響。要因實驗 (Factorial experiment) 將協助找到外傾角與輪胎壓力的理想設定。此測試將由多個駕駛重複進行。

霍爾效應感測器則固定於前端支架之一，以量測車輛速度。我們於煞車致動盤 (Brake rotor) 平均鑽洞，以作為量測目標。感測器無法產生夠強的電壓訊號，以進一步切換數位輸入模組的狀態。因此我們使用 cRIO-9201 類比輸入模組，以讀取來自於感測器與車輪速度 (時速單位為英哩) 的類比資料。由每圈 (Revolution) 12 洞與每秒最高 24 圈的輪胎速度，則最低取樣率為 576 S/s。我們於 LabVIEW 中使用較高優先度的時脈迴路，確保以足夠取樣率進行資料取樣。

針對入彎將最小化重量移轉，可更精確地預測並控制車輛。線性電位計則固定於避震器上，以量測車輛於入彎時懸吊所承受的震動程度。當完成懸吊調整之後，我們可以最小化震動，同時又保持抓地力。

 

駕駛訓練

輪胎的磨擦力將限制側面 (Lateral) 加速度與煞車時的加速度。具有技巧的駕駛必須能夠掌握此最大加速度。透過 3 軸的加速規，我們將可量測車輛加速度的等級 (Magnitude)。並使用油門位置感測器、煞車壓力傳感器，與操控角度電位計，以記錄駕駛的行駛過程。同時使用無線電通訊告知駕駛相關訊息。立即的回應，將可協助駕駛了解車輛的操控極限，於競賽訓練中更具競爭力。

就在舉行 SAE 方程式賽車的 3 個月之前。BYU 競賽設計工程師持續透過 NI 硬體，設計超過 200 個小時的測試專案。CompactRIO 的彈性與 LabVIEW 簡短的程式設計時間，讓競賽車輛持續保持在最佳的效能狀態。具高品質的測試設備與程序，讓 BYU 達到第一階段所設定的目標。

Author Information:
For more information on this Case Study, contact:
B. Taylor Newill
Brigham Young University
Tel: (801) 494-9520
lucas.graham@gmail.com

Browse All Case Studies »