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Sensorización, medición en tiempo real y evaluación dinámica de un sistema dinámico tipo Roller Rig

El proyecto consiste en la implementación de un sistema de extracción de datos en tiempo real en un sistema dinámico tipo roller rig, un banco de ensayos para un bogie de tren a escala realizado por D. Herreros [1]. En primer lugar, se realiza una revisión teórica de los aspectos fundamentales que caracterizan el comportamiento dinámico y cinemático de un vehículo ferroviario. Posteriormente, se profundiza en el funcionamiento de los sensores empleados, así como en el conexionado eléctrico de los mismos con las tarjetas de control y el ordenador. La lectura de las señales en tiempo real se realiza a través del lenguaje de programación HAL, en el entorno de LinuxCNC, un software empleado en sistemas de control numérico. Finalmente, se llevan a cabo una serie de ensayos para validar el modelo y comprobar, a grandes rasgos, los movimientos teóricos. Las señales obtenidas en tiempo real no son lo suficientemente consistentes, por lo que son tratadas y filtradas con posterioridad para facilitar la extracción de conclusiones

The current project involves the implementation of a real-time data acquisition system in a roller-rig type dynamic system, which is a scaled prototype for the purpose of examining the dynamic performance of railway vehicles developed by D. Herreros [1]. First of all, fundamental aspects that define dynamic and kinematic response of railway vehicles are presented and discussed. Afterwards, the installed sensors operating principles are exposed, as well as the electrical connections with the electronic boards and the computer are coupled. Real-time signal readout is carried out through HAL software, within the LinuxCNC environment, i.e. a software system which implements numerical control capability. Finally, some tests are performed to test and validate the model, thus theoretical kinematic movements such as hunting are checked. Directly measured real-time data is not consistent and clear enough, hence signal processing is needed in order to derive more comparable and precise conclusions