Outillage pour campagnes de tests système CBTC (Communication Based Train Control) sur site et en laboratoire.

Objet et enjeux majeurs du projet
Pour des besoins de vérification et calibration, il est nécessaire de réaliser des enregistrements du sous-système odométrique afin de pouvoir les analyser et les rejouer en Plateforme d’intégration. Ces enregistrements permettent d’ajuster les informations odométriques et les algorithmes de traitement avant l’installation du calculateur complet sur le train. Ils permettent aussi de valider que l’installation sol répond aux besoins de localisation du projet.

Exigences du projet

  • Le produit doit permettre un enregistrement des différents canaux avec une datation précise des signaux. La fréquence d’échantillonnage doit être suffisamment faible pour permettre de réaliser des simulations et des rejeux représentatifs de la réalité. Certain signaux doivent pouvoir être enregistrés avec une période de 10µs.
  • Une autre contrainte est de pouvoir enregistrer de façon synchrone des signaux très variés comme des entrées analogiques, numériques, RS232, RS485, …,  tout en conservant une datation précise.
  • Les signaux doivent pouvoir être visualisés avant et pendant l’enregistrement directement sur le terrain pour valider la bonne connexion des capteurs.

Composant du banc d’enregistrement
Architecture et technologies mises en œuvre
   
Outillage laboratoire d’acquisition et de rejeu :

  • Une distribution GNU/Linux est installée sur la carte CPU du châssis NI PXI mis en oeuvre.
  • La librairie NI-DAQmx est utilisée pour contrôler les cartes d’interface NI présentes dans le châssis.
  • Les outils ont été développés en C & C++ et sont testés avec des scripts Python.


Outillage d’acquisition site :

  • Le logiciel LabVIEW NI (National Instruments) est exécuté sur un PC portable durci connecté par Ethernet au châssis NI PXI.
  • Le châssis PXI est équipé d’une carte CPU et de nombreuses cartes d’acquisitions permettant de se connecter aux capteurs.
  • Un OS NI RT est exécuté sur le châssis pour accueillir l’application LabVIEW RT.
  • LabVIEW RT et extension CPU RT sont utilisés pour améliorer le déterminisme temps réel des acquisitions.
  • L’application est entièrement développée en LabVIEW avec des scripts de post-traitements réalisés en Python.

 

 

 

A propos

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