CN202182954U - 用于广义舒适度检测的人体感知模型 - Google Patents

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陈建政
王迎科
冯艳波
杨强
任愈
刘璐
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Abstract

本实用新型涉及对列车乘坐广义舒适度进行测试的测试设备，特别是一种用于广义舒适度检测的人体感知模型，包括人体模型和安装在人体模型上的传感器，照度传感器安装在人体模型的眼睛位置，声级器安装在人体模型的耳朵位置，气压传感器、温度传感器安装在人体模型的胸部位置，振动传感器安装在人体模型的臀部及背部位置检测振动，湿度传感器安装在人体模型的脚部位置，气体浓度传感器安装在人体模型的鼻腔位置。本实用新型的有益效果是：应用人体模型的空间结构布局和乘客身体的空间布局的相似性，对人体模型加以合理改造，在运营列车和试验车上检测环境参数：振动、气压、气体浓度、噪声、温度、湿度和照度，满足广义舒适度检测的需要。

Description

用于广义舒适度检测的人体感知模型
技术领域
本实用新型涉及对列车乘坐广义舒适度进行测试的测试设备，特别是一种用于广义舒适度检测的人体感知模型。
背景技术
随着高速铁路的迅猛发展，高速铁路的舒适性也日益成为人们关注的焦点，改善和提高高速动车组的舒适度也必然成为高速列车改进的重点之一。然而，仅仅依靠铁路现行振动测量舒适度方法对舒适度进行评价，是远远不够的，也难以保证旅客乘车的舒适性，不适应现行铁路旅客运输安全、高速、舒适等协调发展的要求。所以，要改进高速列车的舒适度，只考虑列车振动的影响是无法满足以上要求的，还需要从影响列车舒适性的其他因素进行改进，如：噪声、光强、温度、湿度、气体浓度，气压等因素，所有这些影响列车舒适性的因素，统称广义舒适度影响因素。由于影响广义舒适度的因素具有复杂性，因此，获取影响广义舒适度的单因素与乘客舒适度主观评价的信息，是判断现有高速列车振动、噪声、空气气压、温、湿度等指标是否满足乘客舒适需求的重要依据。
国外对列车舒适度的研究主要是针对其振动加速度来研究，西方发达国家早在五六十年代就开始了通过试验来检测列车乘坐舒适度，并且根据这些试验数据建立了相对完善的舒适度评价标准，但是铁路机车车辆的舒适度评价标准在国际上至今没有统一的标准，
实用新型内容
本实用新型所要解决的技术问题是：提供一种用于广义舒适度检测的人体感知模型，不仅可以应用于高速列车，也可以应用于地铁、轮船、客车等各种交通工具的广义舒适度评价，指导企业在乘坐舒适度上进行改进和评价，满足人们对交通工具乘坐舒适度上的更高要求。
本实用新型解决其技术问题所采用的技术方案是：一种用于广义舒适度检测的人体感知模型，包括人体模型和安装在人体模型上的传感器，传感器包括振动传感器、照度传感器、声级器、气压传感器、温度传感器、湿度传感器和气体浓度传感器，照度传感器安装在人体模型的眼睛位置，检测车内照度，声级器安装在人体模型的耳朵位置，检测噪声等级，气压传感器、温度传感器安装在人体模型的胸部位置，检测车内气压和温度，振动传感器安装在人体模型的臀部及背部位置检测振动，湿度传感器安装在人体模型的脚部位置，检测湿度，气体浓度传感器安装在人体模型的鼻腔位置，检测车内气体浓度变化。
本实用新型的有益效果是：应用人体模型的空间结构布局和乘客身体的空间布局的相似性，对人体模型加以合理改造，应用人体模型来模拟一个乘客的具体乘坐空间，在运营列车和试验车上检测振动、气压、气体浓度、噪声、温度、湿度和照度等影响乘坐舒适性的环境参数，满足广义舒适度检测的需要。
附图说明
下面结合附图和实施例对本实用新型进一步说明；
图1是本实用新型的检测系统的结构示意图；
图2是本实用新型的便携式分析仪的结构示意图；
图3是本实用新型的数据采集单元的结构示意图；
图4是本实用新型的信号采集模块的结构示意图；
图5是本实用新型的人体感知模型的结构示意图：
图中，1.人体模型，2.振动传感器，3.照度传感器，4.声级器，5.气压传感器，6温度传感器，7.湿度传感器，8.气体浓度传感器。
具体实施方式
如图5所示，一种用于广义舒适度检测的人体感知模型，包括人体模型1和安装在人体模型1上的传感器，传感器包括振动传感器2、照度传感器3、声级器4、气压传感器5、温度传感器6、湿度传感器7和气体浓度传感器8，照度传感器3安装在人体模型1的眼睛位置，检测车内照度，声级器4安装在人体模型1的耳朵位置，检测噪声等级，气压传感器5、温度传感器6安装在人体模型1的胸部位置，检测车内气压和温度，振动传感器2安装在人体模型1的臀部及背部位置检测振动，湿度传感器7安装在人体模型1的脚部位置，检测湿度，气体浓度传感器8安装在人体模型的鼻腔位置，检测车内气体浓度变化。
如图1所示，在人体模型内还设置有采集传感器数据的数据采集单元和无线传输单元，传感器、数据采集单元和无线传输单元依次连接，数据采集单元采集数据后通过无线传输单元无线传输给便携式分析仪。
检测系统和便携式分析仪采用无线网络进行通讯，各测点通过无线网络实现数据同步。无线网络基于ZigBee无线通讯协议，具有自动组网、传输可靠和低功率等特点，能够满足便携式检测平台要求。
如图3所示，数据采集单元包括单片机、大容量存储器、电源模块和信号采集模块，无线传输单元、大容量存储器、电源模块和信号采集模块分别与单片机连接，受单片机的控制，人体模型上的各传感器经过信号采集模块采集，存储到大容量的存储器中并通过无线传输单元发送到便携式分析仪。数据采集单元还具有USB接口，USB接口与单片机连接，单片机为STM32单片机，大容量存储器为SD卡存储器，STM32单片机通过SPI总线采集到的传感器的所有的数据都以文件的形式存储到SD卡存储器中，并可通过USB接口读取采集的原始数据，所有的数据文件存储都采用HDF5格式。HDF5是一种用于存储科学数据的文件格式和库文件，它有一个强大而灵活的数据模块，支持管理大于2G的数据文件，并且支持并行IO。
如图4所示，信号采集模块包括信号调理电路和AD采集板，AD采集板和数据采集单元的单片机通过SPI总线进行数据传输，每路传感器给配备一个相应的信号采集模块，声级器检测的噪声信号声级器采样频率比较高，所以单独占用一条SPI总线，其他传感器采用的数据挂载在一条SPI总线上，从而实现对数据的同步采集。
模拟信号采集分为直接电压AD采集、电压源供电的微电压信号采集和电流源供电的微电压信号采集，振动、照度和气体浓度为直接电压AD采集，气压为电压源供电的微电压信号采集，声级器检测的噪声信号为电流源供电的微电压信号采集。
(1)直接电压AD采集
直接电压AD采集电路设计相对简单，只用把输入信号进行低通抗混滤波后进行AD采集即可。此处低通滤波器选用MAXIM的MAX7410来实现。由于所选传感器信号输出电压均为0-5V，而主控芯片ADC基准电压为3V，所以需要将输出电压分压后再经过一个跟随电路后采集，跟随电路运算放大器采用AD8031。
(2)电压源供电的微电压信号采集
电压源供电的微电压信号采集由信号调理电路和直接电压AD采集电路组成。信号调理电路可调理放大任何惠更斯桥路信号及类似信号。
该调理电路通过两级运算放大器实现，同时二级放大通过与一个DAC输出电压比较，从而适应最大范围的前端输入，实现不失真情况下的最大放大倍数，进而实现最高精度。硬件电路中，一级放大通过AD8231仪表放大器来实现，二级放大电路通过普通双运算放大器OPA2347来实现，并加入电压跟随电路，提高调理稳定性；二级放大比较电压通过DAC器件DAC7513来提供。
(3)电流源供电的微电压信号采集
电流源供电的微电压信号采集电路与电压源微电压信号采集电路比较相似，只是将前者一级和二级放大顺序调换。该调理电路在提供信号调理功能的同时还要提供恒流源，恒流源的提供通过LT3092来提供。同样，电流源微电压信号经过调理后也要接入直接电压AD采集电路，并接入单片机进行信号采集。
如图2所示的便携式分析仪采用ARM+linux/Win CE的形式，包括ARM处理器、无线模块、存储器、键盘、显示屏、接口模块和电源模块，无线模块、存储器、存储器、键盘、显示屏、接口模块和电源模块分别与ARM处理器连接，存储器包括RAM和ROM存储器，接口模块包括USB和网络等接口，检测系统采集的数据通过无线方式传输，由便携式分析仪的无线模块接收，存储器保存数据，ARM处理器实时计算广义舒适度并显示在显示屏上，所有的数据信息都可通过接口模块导出，方便研究人员对数据进一步分析计算和研究。为了提高系统的可扩展性，便携式分析仪在硬件上留有可扩展的IO口，在软件上留有API程序接口，方便对系统进行升级改造。
便携式分析仪的设计，主要是为了方便使用者远程管理及实时查看测试数据，它的存在可以是整个测试过程处于一个相对隐蔽的环境之中，可以防止由于乘客围观造成的车内秩序混乱及测试准确度影响。其中的软件设计主要是依据下面的舒适度数据处理算法来判断。
整个检测平台的基本工作流程如下：
整个检测系统采用单片机控制，人体模型上的传感器输出的信号经各自调理电路处理后，进入AD采集板转换成数字量并存储到大容量的存储器中，通过无线发送到便携式分析仪。每一路传感器配备有一块AD板，这些AD板通过SPI总线的方式传输给STM32单片机。其中噪声的采样频率比较高，所以单独占用一条SPI总线。其他的各路信号则挂载在一条SPI总线上。从而实现对数据的同步采集。检测系统采用低功耗设计，使用大容量可充电锂电池供电，当不进行采集操作时可控制其进入休眠状态，从而保证检测系统长时间的工作。
STM32单片机通过SPI总线对信号采集模块的参数进行设置，并通过SPI总线采集到传感器的信号后，所有采集的数据都以文件的形式存储到SD卡存储器中，并可以通过USB接口读取采集的原始数据。STM32还要对数据进行组织并通过无线网络发送到便携式分析仪。对数据进行组织实际上就是协调整理各路数据，特别是高采样率的数据，以便于传输。
便携式分析仪的舒适度数据处理算法分为分项舒适度算法和广义舒适度算法，分项舒适度算法按照各个物理量的现行标准计算，广义舒适度N＝∑Ni*Wi；式中Ni为各个分项舒适度等级值，Wi为其广义舒适度加权系数。

Claims (1)

1.一种用于广义舒适度检测的人体感知模型，其特征是：包括人体模型(1)和安装在人体模型(1)上的传感器，传感器包括振动传感器(2)、照度传感器(3)、声级器(4)、气压传感器(5)、温度传感器(6)、湿度传感器(7)和气体浓度传感器(8)，照度传感器(3)安装在人体模型(1)的眼睛位置，检测车内照度，声级器(4)安装在人体模型(1)的耳朵位置，检测噪声等级，气压传感器(5)、温度传感器(6)安装在人体模型(1)的胸部位置，检测车内气压和温度，振动传感器(2)安装在人体模型(1)的臀部及背部位置检测振动，湿度传感器(7)安装在人体模型(1)的脚部位置，检测湿度，气体浓度传感器(8)安装在人体模型的鼻腔位置，检测车内气体浓度变化。
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