基于板载FPGA虚拟仪器的汽车排气管噪声测试系统开发

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时间:2019-03-14

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1、广东工业大学硕士学位论文(工学硕士)基于板载FPGA虚拟仪器的汽车排气管噪声测试系统开发王智二○一八年五月分类号:学校代号:11845UDC:密级:学号:2111501143广东工业大学硕士学位论文(工学硕士)基于板载FPGA虚拟仪器的汽车排气管噪声测试系统开发王智指导教师姓名、职称:李扬教授学科(专业)或领域名称:仪器科学与技术学生所属学院:机电工程学院论文答辩日期:2018年5月ADissertationSubmittedtoGuangdongUniversityofTechnologyfortheDegreeofMaster(Mastero

2、fEngineeringScience)DevelopmentofvehicleexhaustpipenoisemeasurementsystembasedonFPGAvirtualinstrumentCandidate:WangZhiSupervisor:Pro.LiYangMay2018SchoolofInformationEngineeringGuangdongUniversityofTechnologyGuangzhou,Guangdong,P.R.China,510006摘要摘要随着汽车的不断创新和发展,尤其是自动驾驶汽车和共享汽车的出

3、现,汽车越来越成为人们生活中必不可少的一部分,那么降低汽车噪声,提高汽车NVH(Noise、Vibration、Harshness)特性问题越发变的重要。排气系统噪声是汽车噪声主要来源之一,而准确实时的检测分析诊断出噪声成为关键。本课题利用板载FPGA的虚拟仪器开发了一套功能完善,界面友好的排气噪声测试分析系统,对于提高排气噪声的科学准确测试分析具有重要意义。本文分析了国内外排气噪声测试分析技术的发展趋势,从噪声测试方法和分析技术入手,介绍了关于FFT分析、功率谱分析、1/3倍频谱分析和阶次分析等针对排气噪声测试的相关理论基础。在系统硬件部署方面

4、,应用NIPXIe-1085虚拟仪器嵌入式控制平台,设计搭建了一个集传感器、噪声采集、硬件信号处理与显示的系统硬件组成。在应用软件开发方面,利用LabVIEW图形化编程语言设计了主控制程序和FPGA模块程序,实现了采集、处理、显示和排气噪声信号分析。本研究重点研究了基于高速FPGA的并行数据采集及硬件处理算法,实现了多通道噪声实时采集、分析和显示。该系统在某汽车配件制造厂噪声测试半消音室进行了实际测试,并对整车的排气系统噪声进行了汽车怠速状态和汽车加速状态等两种状态下的排气系统噪声测试。实测结果表明,该噪声测试系统能够实现多方位、多节点的并行信号

5、采集和实时分析、显示功能,运行稳定,操作便捷,测试方案科学,噪声异常定位准确,同时减少了测试工程师分批测试噪声的次数,提高了噪声测试分析的效率。关键词:排气噪声测试,FPGA并行计算,数据采集,LabVIEWI广东工业大学硕士学位论文AbstractWiththecontinuousinnovationanddevelopmentofautomobile,especiallytheemergenceofself-drivingvehicleandsharedcar,automobilebecomesmoreandmoreanindispensab

6、lepartofpeople'slife.Exhaustsystemnoiseisoneofthemainsourcesofvehiclenoise,andaccuratereal-timedetectionanddiagnosisofthenoisebecomesthekey.Inthispaper,usingthevirtualinstrumentofFPGAonboard,asetoftestingandanalyzingsystemofexhaustnoisewithperfectfunctionandfriendlyinterfacei

7、sdeveloped,whichcanbeusedtomeasuretheexhaustnoisescientificallyandaccurately.Trialanalysisisofgreatsignificance.Thispaperanalyzesthedevelopmenttrendofexhaustnoisetestandanalysistechnologyathomeandabroad,startingwithnoisetestmethodandanalysistechnology,introducestheanalysisofF

8、FT.Thepowerspectrumanalysisisbasedon1/3powerspectrumanalysisandorder

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