Rechnergestützte Messtechnik - Cheatsheet

Grundlagen und Typen von Sensoren

Definition:

Grundprinzipien und Kategorisierung von Sensoren für die messtechnische Erfassung physikalischer Größen.

Details:

• Sensor: Gerät zur Erfassung physikalischer oder chemischer Größen und deren Umwandlung in elektrische Signale.
• Grundlegende Typen:
• Aktive Sensoren: benötigen externe Energiequelle. Bsp.: Thermoelemente
• Passive Sensoren: benötigen keine externe Energiequelle. Bsp.: Widerstandsthermometer
• Parameterkategorien:
• Mechanische: Druck, Kraft, Beschleunigung
• Thermische: Temperatur, Wärmefluss
• Elektrische: Spannung, Strom
• Akustische: Schallintensität, Frequenz
• Charakteristische Kenngrößen:
• Empfindlichkeit: \(\frac{\text{Ausgangssignaländerung}}{\text{Messgrößenänderung}}\)
• Genauigkeit: Abweichung vom tatsächlichen Wert
• Auflösung: kleinste detektierbare Änderungen der Messgröße
• Linearität: Verhältnis der Ausgangsgröße zur Eingangsgröße

Fourier-Transformation und spektrale Analyse

Definition:

Fourier-Transformation: Methode, um ein Signal von Zeit- in Frequenzbereich zu transformieren.

Details:

• Transformierte Funktion: \(X(f) = \int_{-\infty}^{\infty} x(t) e^{-j2\pi ft} dt\)
• Inverse Fourier-Transformation: \(x(t) = \int_{-\infty}^{\infty} X(f) e^{j2\pi ft} df\)
• Spektrale Analyse: Identifikation der Frequenzkomponenten eines Signals.
• Anwendung in Signalverarbeitung, Bildverarbeitung, Kommunikationssystemen.

Architektur und Design von Messsystemen

Definition:

Architektur und Design von Messsystemen beinhaltet die Planung und Strukturierung von Systemen zur Datenerfassung und -verarbeitung.

Details:

• Erfordert geeignete Hardware- und Softwarekomponenten
• Signalverarbeitung: Filtern, Verstärken, Digitalisieren
• Kommunikationsschnittstellen: \textit{z.B.} USB, Ethernet, WLAN
• Skalierbarkeit und Modularität berücksichtigen
• Datenspeicherung und -analyse
• Echtzeitfähigkeiten und Synchronisation
• Kalibrierung und Fehlerkorrektur

Kalibration und Genauigkeit bei Sensoren

Definition:

Prozess der Anpassung von Messwerten eines Sensors, um bekannte, korrekte Werte anzuzeigen.

Details:

• Kalibration: Vergleich von Sensor-Ausgaben mit bekannten Standardwerten und Justierung des Sensors.
• Genauigkeit: Maß der Übereinstimmung der Messwerte mit den tatsächlichen Werten.
• Formel zur Genauigkeit: \[\text{Genauigkeit} = \frac{|\text{Wahrer Wert} - \text{Messwert}|}{\text{Wahrer Wert}} \times 100 \text{\text{%}} \]
• Fehlerarten: systematische Fehler (konstant), zufällige Fehler (variabel).
• Regelmäßige Kalibration notwendig zur Sicherstellung der Genauigkeit.
• Einflussfaktoren: Temperatur, Alterung, Umgebungsbedingungen.

Filterdesign und Anwendungen

Definition:

Filterdesign beinhaltet die Entwicklung von Algorithmen zur Signalanalyse und -verbesserung. Anwendung in der Messtechnik zum Entfernen von Rauschen und zur Signalverarbeitung.

Details:

• Filtertypen: Tiefpass, Hochpass, Bandpass, Bandsperre
• Frequenzgang: beschreibt, wie ein Filter verschiedene Frequenzen beeinflusst
• Designmethoden: FIR (Finite Impulse Response), IIR (Infinite Impulse Response)
• FIR: einfacher zu entwerfen, stabil, aber längere Filterlänge erforderlich
• IIR: kürzere Filterlänge, aber potenziell instabil
• Anwendungen: Datenreduktion, Spektralanalyse, Rauschunterdrückung
• Wichtige Formeln:
• FIR-Filter: \(y[n] = \sum_{k=0}^{M-1} b_k x[n-k]\)
• IIR-Filter: \(y[n] = \sum_{k=0}^{P} b_k x[n-k] - \sum_{m=1}^{Q} a_m y[n-m]\)

Echtzeit-Datenerfassung

Definition:

Echtzeit-Datenerfassung: Direkte und kontinuierliche Erfassung, Verarbeitung und Anzeige von Messdaten ohne wahrnehmbare Verzögerung.

Details:

• Datenaufnahme und -verarbeitung erfolgen nahezu gleichzeitig
• Wichtig für Anwendungen, bei denen sofortige Reaktionen erforderlich sind
• Hauptbestandteile: Sensoren, Echtzeit-Software, AD-Wandler
• Systemantwortzeit muss geringer als die Anforderung der Anwendung sein
• Latente Zeit: Zeit von der Datenerfassung bis zur Reaktion

Statistische Methoden zur Datenanalyse

Definition:

Statistische Methoden zur Datenanalyse ermöglichen das Verständnis und die Interpretation von Daten durch mathematische und statistische Techniken.

Details:

• Häufige Verfahren: Mittelwert, Median, Modus
• Streuungsmaße: Varianz, Standardabweichung
• Korrelation: Pearson-Korrelationskoeffizient
• Regressionsanalyse: Lineare Regression
• Hypothesentests: z-Test, t-Test

Anwendung von maschinellem Lernen in der Messtechnik

Definition:

Einsatz von ML-Algorithmen zur Verbesserung von Messungen und Datenanalyse in der Messtechnik

Details:

• Verbesserte Datenverarbeitung: hohe Präzision und Genauigkeit
• Fehleridentifikation und -korrektur in Echtzeit
• Automatisierte Kalibrierung und Optimierung von Messsystemen
• Vorhersage und Diagnose von Systemzuständen
• Anomaliedetektion: Erkennung ungewöhnlicher Muster in Messdaten
• Regression: Vorhersage kontinuierlicher Werte aus gemessenen Daten
• Klassifikation: Kategorisierung von Messdaten