徐洪彬 陳興杰 朱文發 林高翔 柴曉冬
(上海工程技術大學城市軌道交通學院,201620,上海∥第一作者,碩士研究生)
噪聲污染是城市的重要污染源之一,地鐵周邊居民對地鐵引起的噪聲污染投訴越來越多[1-3]。地鐵引起的噪聲具有噪聲水平高、持續時間長、循環次數多、影響人群廣等特點,受到了眾多專家與學者的關注與重視。目前的研究大多基于機理模型建立了車輛-軌道-高架橋-建筑物、軌道-大地-地基、車輛-軌道-車站-建筑物等[4-5]耦合的大型三維有限元分析模型,得到了不同工況下列車運行引起地表及臨近建筑結構的振動與噪聲特征。國內外地鐵噪聲監測技術的特點主要是評價參數多樣化,且現有通用的環境噪聲監測設備功能單一,缺乏有效的地鐵噪聲在線監測方法與設備。然而,獲取地鐵運營期間實時噪聲數據與實時噪聲評價,對于制定地鐵噪聲評價方法與降噪方案至關重要[6-7]。
為此,本文開發了一套地鐵專用的噪聲在線監測裝置。該裝置通過LabVIEW軟件在NI公司的嵌入式NI Compact RIO(以下簡稱“NI cRIO”)平臺上進行開發,利用噪聲傳感器、數據采集卡、NI cRIO實時控制器、工業路由器。該裝置集數據的采集、分析處理、通信、可視化等功能于一體,可滿足地鐵噪聲評價多樣化的需求,實現地鐵噪聲的實時獲取與評價。NI cRIO平臺的總體設計方案如圖1所示,由噪聲傳感器、NI cRIO控制器、數據采集卡、工業路由器等設備構建智慧化采集硬件,實現地鐵噪聲的穩定、高精度采集。經過調理的信號在NI cRIO控制器中進行分析處理,得到噪聲的特征信號,通過工業路由器實時傳輸到監控中心服務器進行顯示、存儲、交互。最后,監測結果也可通過平板電腦、智能手機等終端移動設備實時查看。

圖1 NI cRIO平臺的總體方案
如圖2所示,在NI cRIO平臺上開發FPGA(現場可編程門陣列)數據采集、RT(Real-Time)數據處理以及RT數據網絡傳輸程序。

注:CPU——中央處理器;PC——個人電腦。
硬件端的程序結構如圖3所示。首先在PC端設計LabVIEW程序,具體包括數據采集模塊程序設計、數據處理模塊程序設計與數據通信模塊程序設計3部分。其中:LabVIEW FPGA軟件設計數據采集程序,通過Xilinx編譯器對數據采集程序進行編譯,并將程序燒錄到FPGA Target終端;LabVIEW Real-Time軟件設計數據處理程序與數據通信程序,將數據處理程序部署到NI cRIO實時系統中,并通過Target to Host-DMA FIFO程序實現FPGA與RT之間的通信。數據分析處理完成后,再由RT將數據發送到監控中心服務器。

圖3 NI cRO平臺硬件端的程序結構
數據采集程序設計流程如圖4所示,經過對信號輸入模式、信號采樣頻率、采集通道等進行設計后,進入數據采集循環程序,進行數據采集。

圖4 采用FPGA軟件進行數據采集程序設計的流程
采用FPGA軟件進行數據采集,其具體程序為:
1) Input Configuration.VI程序用于配置噪聲傳感器信號的輸入模式,有DC coupled(直流耦合)、AC coupled(交流耦合)、IEPE AC coupled(壓電集成交流耦合)3種信號輸入模式可選。
2) Data Rate.VI程序用于配置數據采集卡的采樣頻率,可根據實際需求設計不同的采樣頻率。該裝置設定的采樣頻率為51.2 kS/s。
3) interrupt.VI程序為輪詢請求,可通過RT通信控制FPGA的采集中斷與否。
4) Mod1/Start.VI程序為啟動NI9234數據采集卡采集通道的程序,以采集噪聲數據;Mod1/AI0-AI3.VI程序為外部的I/O(輸入/輸出)接口控制程序,外部的I/O接口直接和傳感器相連,可直接通過數組和示波器讀取采集到的噪聲原始信號電壓值。
5) 將采集到的噪聲信號寫入緩存FIFO Method.VI程序中,通過對緩存FIFO(先入先出存儲器)的設計實現了FIFO與RT的通信。
6) 外部循環結構(While循環程序)每執行1次,就完成1次數據的采集與寫入;程序出現錯誤或中斷請求時即關閉數據采集通道。
7) 通過Xilinx編譯器將所設計的地鐵噪聲數據采集FPGA程序部署到NI cRIO機箱的FPGA中,從而在硬件中實現數據采集程序的開發。
1.2.1 數據接口程序
在RT端開發數據處理程序模塊,主要包括數據接口程序、數據處理程序。數據接口程序用于RT端與FPGA端的通信,實現從緩存FIFO中讀取FPGA采集的數據。通過FPGA Target-RIO.VI程序建立RT端與FPGA端的通信通道,然后通過Reset.VI程序與Data and Input Configuration.VI程序實現在RT端修改采集端各參數的功能,避免重復編譯底層的FPGA程序;Run.VI程序、 Wait on IRQ.VI程序、Acknowledge IRQ.VI程序用于實現在RT端控制FPGA采集程序的中斷;通過Data-Read.VI程序讀取FPGA中FIFO緩存中的數據,將采集到的數據傳輸到Waveform.VI程序中。在RT端對原始實時數據進行查看,當數據寫入緩存被占滿,立即中斷FPGA采集程序。
1.2.2 數據處理程序
噪聲數據處理程序流程如圖5所示,經過獲取隊列引用、隊列狀態、數據出隊列、信號轉換以及計權重處理,可分別獲得等效連續A聲級、1/3倍頻程噪聲、噪聲時域信號和實時噪聲信號。

圖5 噪聲數據處理程序設計流程
在噪聲的數據處理程序中,用獲取隊列引用程序將寫入的隊列元素調用出來,使用Get Queue Status.VI程序與Enqueue Element.VI程序讀寫隊列中的元素/數據;通過Scale to EU.VI程序將傳感器采集到的電信號轉換成標準聲壓信號,標準聲壓信號經過Third Octave Running.VI程序處理后輸出1/3倍頻程信號。根據噪聲評價標準,把標準聲壓信號傳輸到A,B,C Weighting Filter.VI 程序做A計權重處理,將計權后的信號用Running Leq.VI程序做等效連續A聲級處理,最后分別輸出噪聲實時信號、等效連續A聲級信號、噪聲時域信號。
地鐵噪聲在線監測的數據傳輸使用UDP(用戶數據包協議)。圖6為數據傳輸程序設計流程圖。數據網絡傳輸程序包括噪聲數據獲取的程序、發送端口程序、UDP發送結束的程序。

圖6 采用UDP的數據通信程序設計流程
利用UDP Open.VI程序建立UDP,并創建本地端口。將隊列元素程序中獲取的數據寫入UDP Write.VI程序中,要提前創建接收數據端/服務器的IP(互聯網協議)及服務器的端口號,然后將隊列索引的數據寫入并發送到服務器端。數據發送結束后,關閉UDP通信,釋放NI cRIO的實時系統內存。
地鐵噪聲在線監測客戶端人機交互界面主要包含監測區域信息和噪聲監測數據兩部分。其中:監測區域信息模塊需要包含監測點位置、監測點編號、接入點數量以及監測點狀態;噪聲監測數據模塊包括被監測區域所采集到的噪聲時域信號、等效連續A聲級、1/3倍頻程噪聲和實時噪聲信號。
本文選取上海軌道交通2號線龍陽路站至龍陽路停車場區段的實訓線作為案例。在該區段內高架橋噪聲敏感區域設置監測點,如圖7所示。
根據GB/T 5111—2011《聲學 軌道機車車輛發射噪聲測量》,該監測裝置的噪聲采集傳感器布置如圖8所示。龍陽路實訓線為上下行雙線線路,傳感器位于距上下行軌道幾何中心線處。

圖7 現場測試線路實景圖

圖8 傳感器安裝與系統調試
目前,該噪聲監測裝置已在案例區段安裝完成,并對噪聲敏感區域進行現場監測。用戶可以通過監測中心服務器客戶端實時查看地鐵運營期間的噪聲評價參數。圖9為監測中心服務器的客戶端界面,可顯示地鐵運營期間實時的噪聲評價參數、監測路段信息及監測點狀態。測試結果表明,本文開發的地鐵噪聲監測裝置滿足測試要求。

圖9 監測中心服務器客戶端界面截圖
1) 利用LabVIEW語言在NI Compact RIO平臺進行硬件開發,開發了FPGA數據采集程序,實現了地鐵噪聲數據的實時、高效采集;開發了實時的數據處理程序及數據通信程序,分別實現了噪聲數據的分析與處理,以及數據的實時、高效傳輸。
2) 利用LabVIEW語言在監控中心服務器端開發了應用客戶端軟件,實現了監測區域信息、監測狀態信息、測數據的可視化交互。
3) 在上海軌道交通2號線龍陽路站至龍陽路停車場區段實施的測試表明,該監測裝置切實可行,實現了地鐵噪聲的實時采集、網絡傳輸及終端顯示。