Kognitiver Lösungsansatz zur Reduzierung der Messunsicherheit für Prozessdrucksensoren
- Event
- 10. Dresdner Sensor-Symposium 2011
2011-12-05 - 2011-12-07
Dresden - Chapter
- Selbstüberwachung
- Author(s)
- T. Opitz, T. Kober, Y. Wang, R. Werthschützky - Darmstadt
- Pages
- 289 - 292
- DOI
- 10.5162/10dss2011/15.1
- ISBN
- 978-3942710-53-4
- Price
- free
Abstract
Zur Messbereichsanpassung wählt das Messsystem das günstigste Signal von drei piezoresistiven Drucksensorelementen aus. Eine Umschaltung zwischen verschiedenen Messbereichen wird durchgeführt, damit die höchste Messgenauigkeit in jedem Bereich gewährleistet werden kann und die Messgenauigkeit des gesamten Messsystems erhöht wird. Basis für die Entscheidung der Umschaltung ist ein neuartiger, kognitiver Signalverarbeitungsalgorithmus.
Zur Arbeitsfrequenzanpassung wählt das kognitive Messsystem die jeweils notwendige Abtastfrequenz zwischen 20 Hz, 100 Hz und 1 kHz. Für hochdynamische Signale wird die Abtastfrequenz selbständig erhöht, um Informationsverluste zu vermeiden. Für tieffrequente quasistatische Signale wird die Abtastfrequenz verringert, damit der Datenumfang reduziert werden kann. Der kognitive Analyzer vergleicht das aktuell gemessene Signal mit einem Mustersignal aus einem „Signal-Gedächtnis“. Eine Vorhersage über die Amplitude sowie die Signaldynamik kann abgeleitet werden, wenn ein zum aktuellen Signal passendes Mustersignal gefunden wird. Die Informationen im „Signal-Gedächtnis“, nämlich die Signalform, Wahrscheinlichkeit sowie Reihenfolge, werden beim Messen kontinuierlich aktualisiert. Dabei werden die Algorithmen „Steigungsbetrachtung“ und „Clustering and Merging“ zur Mustererzeugung verwendet.
Der Signalvergleich erfolgt durch Berechnung der Differenzenergie und mittels „Markov-Ketten“ als Suchverfahren. Zur Erzeugung verschiedener Druckverläufe wird ein spezieller Messplatz aufgebaut.
Das entwickelte kognitive Messsystem soll die Messgenauigkeit von Prozessdrucksensoren verbessern als auch eine Datenreduktion ermöglichen.