Al probar y evaluar el manejo y la dinámica del vehículo, se registran muchos parámetros diferentes, como la fuerza de las ruedas, el par de dirección, la velocidad, las RPM, las vibraciones, la posición del pedal del acelerador y muchos más, para establecer la causalidad entre ellos. Los datos suelen proceder de diferentes sensores y sistemas, como sensores de fuerza de las ruedas, sensores del volante, sensores de velocidad y aceleración, sensores vectoriales de velocidad, sensores de distancia, galgas extensométricas, GPS y sistemas de navegación inercial (INS), y buses de campo como CAN o FlexRay. Esto plantea algunos retos a la hora de instrumentar un vehículo sometido a prueba, ya que todas las variables medidas deben adquirirse simultáneamente.

Especialmente en el banco de pruebas o en una pista de pruebas, donde en algunos casos se registran más de cien canales a la vez, la adquisición de datos de medición de alta precisión en tiempo real es necesaria para las pruebas de dinámica de vehículos. Esta forma de adquisición de datos es esencial sobre todo para probar y optimizar sistemas interconectados, como las unidades de control electrónico (ECU), que abarcan desde simples asistentes de conducción hasta sistemas ADAS y de conducción autónoma.

Para obtener resultados de medición fiables, es importante conocer los criterios básicos para una adquisición de datos síncrona precisa. He aquí 5 componentes clave para una adquisición de datos satisfactoria:

La sincronización temporal precisa de todos los sensores y fuentes de datos es de suma importancia para la evaluación de los resultados de un estudio de dinámica de vehículos. El objetivo es evaluar el comportamiento al volante y las intervenciones del sistema de asistencia al conductor. Una sincronización precisa permite una alineación exacta de los puntos de datos y ayuda a evitar discrepancias de tiempo que podrían conducir a un análisis erróneo. Típicamente, los datos en las pruebas de dinámica de vehículos provienen de múltiples sensores y sistemas que tienen diferentes tiempos de retardo y mecanismos de sincronización. Por lo tanto, es importante establecer la sincronización.

Los sistemas modernos de adquisición de datos, como el imc CRONOSflex, se encargan de esta tarea. Por ejemplo, durante la adquisición de datos, el DAQ imc CRONOSflex ajusta automáticamente los canales de todos los amplificadores al retardo del amplificador más lento, de modo que se mantiene la sincronía de todos los canales activos de un sistema.

No hay nada más frustrante que descubrir después de una medición que los datos realmente se recogieron o que los datos que se recogieron son inutilizables?

Para procesar los flujos de datos entrantes, un sistema de adquisición de datos debe disponer de una potente tecnología de almacenamiento de datos. El uso de un búfer en anillo permite almacenar los datos de forma segura en un soporte de almacenamiento interno o transferirlos a un soporte externo, y evita la pérdida de datos cuando se producen retrasos en el procesamiento o la transferencia. Con los nuevos retos que plantea el desarrollo de vehículos eléctricos, en los que la tecnología de medición debe ser insensible a la radiación electromagnética, la digitalización temprana de los datos de medición es un aspecto importante. Esto hace que los sensores y los sistemas de medición sean más resistentes a las influencias externas.

El vehículo está totalmente equipado y listo para ser transportado a la pista de pruebas. De repente suena el teléfono y le dicen que se necesitan puntos de medición adicionales. Tener un enfoque flexible en la adquisición de datos significa que siempre puedes dar la respuesta correcta.

Los ensayos de dinámica de vehículos suelen ir de la mano de ensayos de fatiga y otras tareas de adquisición de datos. Por lo tanto, los sistemas DAQ no sólo deben procesar datos de distintas fuentes, sino también ser escalables, ofrecer opciones de conexión para canales adicionales y ser flexibles. Por ejemplo, el sistema DAQ debe poder instalarse de forma espacialmente distribuida sin comprometer la sincronización.

Los sistemas DAQ modernos con una arquitectura de dispositivos modular, como el imc CRONOSflex, permiten encajar cualquier número de módulos de medición en un dispositivo básico e instalar módulos de medición cerca de los puntos de medición de forma espacialmente distribuida. También ofrece una integración perfecta del​​​​​​​ imc WFT-Cx transductor de fuerza de la rueda a través de un módulo de medición independiente para las investigaciones de la dinámica del vehículo.

¿Cómo se pueden mantener a la vista todos los sistemas y sensores simultáneamente? Para garantizar la adquisición sincrónica de datos, el hardware y el software de medición deben trabajar juntos a la perfección dentro de una solución DAQ. Dado que las pruebas de dinámica de vehículos suelen formar parte de grandes campañas de medición, resulta ventajoso disponer de un control y una automatización centralizados de la solución de medición mediante software.

El software de medición permite configurar todas las variables y canales de medición, lo que ahorra tiempo in situ. Además de la configuración, entre las ventajas se encuentran la puesta en marcha centralizada del sistema de adquisición de datos y la supervisión del funcionamiento de los sensores. Lo ideal es que la configuración y el control de los sensores se integren directamente en el sistema. Los sistemas DAQ modernos apoyan este proceso con otras funciones automatizadas, por ejemplo, realizando una comprobación de plausibilidad de los datos medidos en tiempo real o automatizando las mediciones con disparadores.

¿Cuál es la causa de unos datos de medición inusuales y de una asignación cuestionable de los datos a los canales específicos en el software de análisis de datos? En la mayoría de los casos, especialmente en tareas complejas de adquisición de datos con muchos sensores diferentes, los sensores utilizados no se han calibrado debido a una confusión y a la falta de una base de datos de equipos de prueba. La calibración adecuada de los sensores es necesaria para obtener mediciones precisas y fiables. Una base de datos de sensores es una base importante para superar el reto de garantizar que se dispone del sensor correcto y de los datos de calibración y que se pueden asignar al canal adecuado dentro del software de medición. Utilizando etiquetas RFID para los sensores, éstos pueden gestionarse cómodamente dentro de la base de datos, asignarse y recuperar los datos de los sensores, y pueden evitarse las confusiones y las entradas manuales incorrectas.

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