使labview用于电厂保护的发电机综合数据采集与分析装置
概述：采用NI 的LabVIEW 和CompactRIO 硬件平台实现了水轮发电机的数据采集及分析装置各个装置通过以太网将相应的数据和故障分析的结果传输到监控中的服务器上。
应用方案：
水轮发电机侧装配一套数据采集及分析装置，各个装置通过以太网将相应的数据和故障分析的结果传输到监控中的服务器上，整个系统主要包括三个部分：
1. 采用工业控制计算机作为，监控中心的存储以及监控服务器
2. 采用NI 公司的实时嵌入式处理器、FPGA模块、采集卡组成高速数据采集及分析装置
3. 采用相应的传感器对相关的电测量和非电量进行采集，通过前端信号处理模块处理之后送到高速数据采集及分析装置的采集卡，以作为后续存储与分析的信号输入。
投放市场的必要性
发电厂的机组故障录波器基本上都没有使用，老式的故障录波器也正是要更新换代的时候，而且随着国民经济的快速增长，电力的需求越来越紧张，电网的建设步伐也在加快，电力系统故障录波器作为系统事故分析不可缺少的组成部分，市场的需求正在日益的增加。
使用NI 的硬件提高开发速度
CompactRIO硬件的高可靠性，实时处理器的，以及FPGA的并行高速计算能力以及LabVIEW的信号处理能力和便捷开发为本装置的研制提供了一个比较合适的软硬件平台。
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。
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定位飞行过程中飞机的噪声源
概述：基于NI LabVIEW软件搭建一个应用程序，并使用NI PXI硬件从布置在跑道上的相位麦克风阵列采集数据。
研究客机上的噪声源
为了能开发出更为安静的客机，我们定位所有的噪声源，以加强我们对噪音生成原理的认识。在开发一架飞机时，我们可以通过数值分析和模型测试预测噪音等级。然而，实际飞机噪音的属性和特性只能在实际飞行测试中才能获得。利用声音波束成形技术来定位噪音源是一种有效可行的方法。波束成形是一种使用定位噪声源的方法，同时能获得噪声源的振幅。虽然我们在JAXA项目上小型模型飞机的风洞测试和飞行测试中已经发展并改进了这项技术，但还未曾将这项技术应用于实际飞行的飞机中。2009年，我们拥有了一架小型Mitsubishi MU-300 Diamond商务机。2010年，我们开始在跑道上设置了相位麦克风阵列，通过噪声源定位测量来验证我们现有的技术，并找到可以提高的空间。
相位麦克风阵列的测量
相位阵列包含了许多麦克风，分布在一个大直径的范围上。利用噪声源的声波到达每个麦克风时间的微小差别，我们可以估算出每个噪声源的位置和强度。在这个测试中，我们设计了相位阵列来辨识飞行于120米高度的飞机上两个相距4米的1kHz音频信号。这个相控阵列包含了99个麦克风，分布在一个直径30米的圆形区域上。
飞行中的噪声源定位测试包括飞机发动机状态; 声觉测量，以及飞机飞过相位阵列时的位置、高度和速度。因为飞机产生的噪音在传输到地面麦克风的过程中会被大气削弱，因此我们还需要记录气象数据，例如风向、速度、温度和湿度。
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。
