LabVIEW测斜设备承压试验台

为保障煤矿井下地质勘探钻孔中测斜装备的可靠运行,设计基于 LabVIEW的钻孔测斜设备承压性能试验台。该试验台以气动增压泵为压力执行元件,结合虚拟仪器与 PLC 控制技术,可精准模拟井下压力环境,完成水压、疲劳等试验,实现数据自动采集、分析与报告生成,满足煤矿测斜装备出厂检测与性能验证需求。

应用场景

主要用于煤矿井下钻孔测斜装备的出厂性能检测与日常维护验证,涵盖无线随钻测量装置、有线随钻测量装置、全方位钻孔轨迹仪等产品。在装备投入井下勘探前,通过模拟不同深度钻孔的压力环境,测试其在设定压力、升压速率下的承压稳定性,以及长期循环压力作用下的疲劳耐受度,确保装备在断层、陷落柱、采空区等复杂地质区域勘探时,能持续稳定输出钻孔轨迹数据,避免因装备承压失效导致勘探数据偏差,保障煤矿生产安全。

四、软件架构

软件以 LabVIEW 为开发平台,采用模块化设计,分为参数设置、实时控制、数据处理、报表生成四大模块,各模块协同实现试验全流程自动化:

  1. 参数设置模块:提供可视化界面,支持用户输入水压试验的压力值(0-100MPa 可调)、升压速率(0.1-5MPa/min 可设)、保压时间(0-3600s 可选),以及疲劳试验的循环次数(1-1000 次可定)。输入参数后,系统自动校验合理性(如压力值不超过硬件最大承受范围),校验通过后将参数同步至 PLC 控制单元。

  2. 实时控制模块:通过 LabVIEW 与 PLC 的通信协议(如 Modbus),实时发送控制指令至电气比例阀。同时,接收压力传感器经数据采集卡传输的实时压力数据,构建闭环控制逻辑 —— 当实际压力低于设定值时,增大比例阀开度提升加压速率;当实际压力接近设定值时,减小开度稳定升压,确保压力精准达到设定值后,维持保压状态,避免压力波动超 ±0.2MPa。

  3. 数据处理模块:实时采集压力数据与时间数据,在界面生成动态 p-t 曲线,直观展示试验过程压力变化趋势。同时,对采集的原始数据进行滤波处理(采用滑动平均算法),剔除干扰信号,保证数据准确性。将处理后的数据按时间戳存储至数据库(如 SQL Server),支持试验过程中实时调取历史数据,对比当前数据与历史最优数据的偏差。

  4. 报表生成模块:试验结束后,自动从数据库提取试验参数、p-t 曲线数据、试验结果(如是否出现压力泄漏),按预设模板生成图文并茂的试验记录单(含试验日期、样品编号、参数设置)与检验报告单(含合格判定结果)。支持 PDF 格式导出与打印,报表中嵌入 p-t 曲线图片,便于直观追溯试验过程。

系统特点

  1. 高精度控制:采用高精度压力传感器(±0.1% FS)与闭环控制逻辑,压力控制误差≤±0.2MPa,升压速率控制误差≤±0.1MPa/min,满足测斜装备对试验精度的严苛要求。

  2. 高自动化程度:从参数设置、试验运行到数据存储、报表生成,全程无需人工干预,减少人为操作误差,同时降低操作人员劳动强度,单台设备可实现无人值守试验(试验过程中异常情况自动报警)。

  3. 高安全性:软件内置多重安全保护逻辑 —— 当压力超过硬件最大承受值 10% 时,自动关闭气动增压泵并打开泄压阀;当传感器通信中断或 PLC 故障时,触发声光报警并记录故障代码,便于快速排查问题,避免设备损坏与安全事故。

  4. 强兼容性:支持多种型号测斜装备的试验需求,通过更换适配的测试夹具(根据样品接口尺寸定制),可快速切换测试对象,无需重新开发软件,提升设备利用率。

问题与解决

  1. 问题 1:试验过程压力波动超差

  • 现象:在保压阶段,压力值频繁波动,最大波动幅度达 ±0.5MPa,超出允许范围。

  • 原因:电气比例阀响应延迟,当压力接近设定值时,比例阀开度调节不及时,导致压力过冲后又快速下降;同时,测试腔室存在微小泄漏,加剧压力波动。

  • 解决:①优化闭环控制算法,采用 PID 参数自整定策略,根据压力偏差大小动态调整比例阀控制信号,缩短响应时间,将压力过冲量控制在 ±0.1MPa 内;②对测试腔室接口处采用双密封圈密封结构,选用耐高压氟橡胶密封圈,减少泄漏量,经测试后保压阶段压力波动幅度降至 ±0.2MPa 以内。

  1. 问题 2LabVIEW  PLC 通信中断

  • 现象:试验过程中偶尔出现 LabVIEW 软件与 PLC 通信中断,导致控制指令无法传输,试验暂停。

  • 原因:现场工业环境存在电磁干扰,影响通信线路(如屏蔽双绞线)的信号传输;同时,通信协议未设置重连机制,一旦信号丢失,无法自动恢复通信。

  • 解决:①将通信线路更换为带双层屏蔽的双绞线,屏蔽层两端接地,减少电磁干扰;②在 LabVIEW 软件通信模块中添加自动重连逻辑,当检测到通信中断时,自动尝试重新建立连接(每 100ms 尝试一次),并记录中断时间与原因,重连成功后继续执行未完成的试验流程,避免试验中断导致的数据丢失。

  1. 问题 3:疲劳试验循环次数计数偏差

  • 现象:疲劳试验设定循环次数为 100 次,实际完成后系统计数为 98 次,存在计数偏差。

  • 原因:疲劳试验中,压力从峰值降至谷值的判定阈值设置过高,部分循环中压力未降至阈值以下,系统未识别为一次完整循环,导致计数漏记。

  • 解决:在参数设置模块中增加谷值判定阈值可调功能,用户可根据样品特性设置合理阈值(如峰值的 10%-30%);同时,优化循环计数逻辑,当压力从峰值降至阈值以下,再升至峰值并稳定后,才判定为一次完整循环,经测试后计数偏差为 0,确保循环次数精准。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:http://www.pswp.cn/diannao/97577.shtml
繁体地址,请注明出处:http://hk.pswp.cn/diannao/97577.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

四、练习1:Git基础操作

练习1:Git基础操作 练习目标 通过实际操作掌握Git的基本命令,包括初始化仓库、添加文件、提交更改等。 练习步骤 步骤1:环境准备 确保已安装Git配置用户信息(如果未配置) # 检查Git版本 git --version# 配置用户信息 g…

RK3399内核驱动实战:获取设备号控制LED的四种方法(由浅入深、代码注释详尽)

RK3399 内核驱动实战:获取设备号控制 LED 的四种方法(由浅入深、代码注释详尽) 在 Linux 字符设备驱动开发中,设备号(major minor)是内核与用户空间沟通的桥梁。文章围绕设备号这一条线展开,从…

2025年AI智能体开源技术栈全面解析:从基础框架到垂直应用

2025年,开源AI智能体技术正以前所未有的速度重塑人工智能领域,从单一任务处理到复杂多智能体协作,开源生态已成为技术创新的核心驱动力。一、开源AI智能体生态概述 1.1 技术演进与发展历程 AI智能体技术经历了从规则式智能体(2015…

Empire: LupinOne靶场渗透

Empire: LupinOne 来自 <https://www.vulnhub.com/entry/empire-lupinone,750/#top> 1&#xff0c;将两台虚拟机网络连接都改为NAT模式 2&#xff0c;攻击机上做namp局域网扫描发现靶机 nmap -sn 192.168.23.0/24 那么攻击机IP为192.168.23.128&#xff0c;靶场IP192.16…

飞腾2000+/64核 PCIE扫描异常问题排查

1、背景介绍近期项目中采用全国产飞腾计算模块搭配一块FPGA模块&#xff08;FPGA为复旦微的VU9P&#xff09;&#xff0c;实现业务数据的收发。FPGA中采用了Xilinx的XDMA IP核&#xff0c;飞腾计算模块中的FT2000/64核处理器通过PEU1的一路 PCIE3.0x8与VU9P相连接&#xff0c;发…

证明与激励:Walrus 可编程数据如何通过激励可用性证明获得安全性

Walrus 的可用性证明&#xff08;Proof of Availability&#xff0c;PoA&#xff09; 是部署在 Sui 上的链上凭证&#xff0c;它为数据托管创建了一个可验证的公开记录&#xff0c;并作为存储服务正式启动的标志。PoA 中的“激励”来自一个健全的经济框架&#xff1a;存储节点需…

云存储(参考自腾讯云计算工程师认证)

目录 存储基础知识&#xff1a; RAID&#xff1a; 云存储概述&#xff1a; 云存储产品&#xff1a; CBS&#xff1a; CFS文件存储&#xff1a; COS对象存储&#xff1a; 云存储安全&#xff1a; 存储基础知识&#xff1a; 机械硬盘&#xff1a;HDD&#xff0c;即传统硬…

面试tips--JVM(2)--对象创建的过程

一、创建对象的完整过程1. 类加载检查JVM 遇到 new 指令时&#xff0c;首先去检查这个类 User 是否已经被加载、解析和初始化过。如果没有&#xff0c;就先执行 类加载过程&#xff08;加载 .class 文件到方法区/元空间、创建 Class 对象等&#xff09;。【这个过程就是加载、验…

【Web安全】CRLF注入攻击深度解析:原理、场景与安全测试防御指南

文章目录前言&#xff1a;为什么CRLF注入是安全测试不可忽视的威胁&#xff1f;1. CRLF注入核心原理&#xff1a;从字符定义到协议依赖1.1 什么是CRLF&#xff1f;1.2 CRLF在HTTP协议中的关键作用1.3 CRLF注入的本质&#xff1a;格式混淆攻击2. CRLF注入典型利用场景与安全测试…

【安全学习】DVWA 靶场 SQL 注入漏洞原理分析与防御策略(教育用途)

注意&#xff1a;本文内容仅用于合法授权的安全研究、教学演示及漏洞复现&#xff0c;严禁用于任何未授权的系统或网络环境。 所有操作需在本地沙箱或个人可控靶场中执行&#xff0c;切勿对生产环境、他人系统进行测试&#xff0c;非法使用后果自负。&#x1f4cc; 法律与道德双…

Langflow Memory 技术深度分析

Langflow Memory 技术深度分析 1. Memory 技术概述和设计理念 1.1 技术概述 Langflow 的 Memory 系统是一个多层次的记忆管理框架&#xff0c;专门设计用于处理对话历史、上下文状态和会话数据的存储与检索。该系统采用了分层架构设计&#xff0c;支持多种记忆类型和存储后端&a…

从0开始搭建一个前端项目(vue + vite + less + typescript)

版本 node&#xff1a;v22.17.1 pnpm&#xff1a;v10.13.1 vue&#xff1a;^3.5.18 vite&#xff1a;^7.0.6 typescipt&#xff1a;~5.8.0脚手架初始化vue pnpm create vuelatest只选择&#xff1a; TypeScript, JSX 3. 用vscode打开创建的项目&#xff0c;并删除多余的代码esl…

(十)ps识别:Swin Transformer-T 与 ResNet50 结合的 PS 痕迹识别模型训练过程解析

Swin Transformer-T 与 ResNet50 结合的 PS 痕迹识别模型 思路分析模型融合思路&#xff1a; 利用ResNet50提取图像的局部纹理和边缘特征&#xff0c;这对检测篡改区域的细微变化非常重要利用Swin Transformer-T捕捉全局上下文信息和长距离依赖关系&#xff0c;有助于理解图像整…

[ICCV25]TRACE:用3D高斯直接学习物理参数,让AI“推演”未来场景

导读在复杂的动态世界中&#xff0c;让机器人既能看懂场景&#xff0c;又能预测未来变化&#xff0c;是一项极具挑战性的任务。过去的方法往往依赖人工标注或简化的物理模型&#xff0c;却难以真正捕捉物体运动的规律。TRACE 提出了一个全新的思路&#xff1a;把三维场景中的每…

电商数据开发实践:深度剖析1688商品详情 API 的技术与应用

在电商行业数字化转型的进程中&#xff0c;数据获取与处理的效率和准确性&#xff0c;直接影响着企业的竞争力。作为开发者&#xff0c;相信大家都遇到过这类棘手问题&#xff1a;在构建时&#xff0c;因数据不一致导致采购决策失误&#xff1b;使用传统&#xff0c;又常遭遇电…

Docker 详解+示例(部署Kafka镜像容器)

介 绍Docker 是一个开源的容器化平台&#xff0c;它的核心目标是解决 “软件在不同环境下运行不一致” 的问题&#xff0c;实现 “一次构建&#xff0c;到处运行” 。它基于 Linux 内核的底层技术&#xff0c;将应用程序及其依赖&#xff08;如库文件、配置、运行环境等&#x…

SciPy科学计算与应用:SciPy应用实战-数据分析与工程计算

SciPy案例研究&#xff1a;从理论到实践 学习目标 通过本课程&#xff0c;学员将了解一系列实际案例&#xff0c;深入探讨SciPy库在数据分析、物理模拟和工程计算中的应用。同时学员将学习如何利用SciPy解决实际问题&#xff0c;加深对SciPy各个模块的理解和应用能力。 相关知识…

React学习教程,从入门到精通, ReactJS - 架构(6)

ReactJS - 架构 React应用的架构 React的架构就像一个井然有序的厨房&#xff0c;每个工具都有其特定的位置和用途。在其核心&#xff0c;React遵循一个基于组件的架构&#xff0c;这意味着我们使用可重用的组件构建应用程序。 组件&#xff1a;构建块 可以把组件想象成乐高积木…

Bias / variance and neural networks|偏差/方差和神经网络

----------------------------------------------------------------------------------------------- 这是我在我的网站中截取的文章&#xff0c;有更多的文章欢迎来访问我自己的博客网站rn.berlinlian.cn&#xff0c;这里还有很多有关计算机的知识&#xff0c;欢迎进行留言或…

Linux HMM(Heterogeneous Memory Management)的应用

原理篇见【https://blog.csdn.net/shenjunpeng/article/details/150931847?spm1011.2415.3001.5331】 1. HMM 的优势与挑战 1.1 优势 统一虚拟地址空间&#xff1a;简化异构计算平台的数据共享和访问。 高效页表同步&#xff1a;支持设备端的 page fault 和页表同步&#x…