Hallo,
ich wollte mal fragen, ob jemand ein Programm kennt, das mir automatisch
eine Berechnungsvorschrift für einen Sensor generieren kann?
Mir liegen Messergebnisse von Referenzsensoren vor. Mein
selbstentwickelter Sensor liefert allerei Messdaten. Es wurden
unterschiedliche Messungen durchgeführt, wie Ermittlung der
Sensitivität, Langzeitstabilität sowie Verhalten auf Feuchte- und
Temperatureinfluss.
Für jede der Messungen finde ich mit der Hand am langen Arm
Berechnungsvorschriften, mit denen ich den einen oder anderen Einfluss
kompensieren kann, allerdings benötige ich eine einzelne Vorschrift, die
mir aus den Sollgrößen und den gemessenen Größen eine allgemeingültige
Vorschrift mit dem besten Ergebnis liefert. Ich(wir) konnte(n) hier
bisher noch keine Systematik identifizieren.
Gibt es KI-Programme o.ä., mit denen ich das bewerkstelligen kann? Die
ich also mit meinen Sensoreingangsdaten von meinem untersuchten Sensor
füttern kann und denen ich als Ausgangsgröße die Messwerte meiner
Referenzsensoren übergebe, die mir dann eine Berechnungsvorschrift zu
meinem Sensor liefern können?
Ich hatte bereits von Programmen wie SNNS gelesen, weiß aber noch nicht
ob das das richtige Werkzeug ist. Hat hier jemand Erfahrungen mit
solchen Lösungen?
Vielen Dank für eure Antworten.
Dass Du bisher keine Antwort erhalten hast, könnte auch daran liegen,
dass Dein Text recht verschwurbelt klingt. Versuche die Fragestellung
einfach nochmal mit anderen Worten! Meinst Du eine Sensorkennlinien-
Linearisierung
oder was?
Obi schrieb:> Meinst Du eine Sensorkennlinien-Linearisierung oder was?
Für mich hört sich das eher nach einem Programm zur Schätzung der
nichtliearen Messmatrix des Sensors mit einem mehrdimensionalen
Eingangsvektor (Messparameter, Zeit (langzeit), Störgrößen wie Feuchte-
und Temperatur) an.
Moin,
Wolfgang schrieb:> Für mich hört sich das eher nach einem Programm zur Schätzung der> nichtliearen Messmatrix des Sensors mit einem mehrdimensionalen> Eingangsvektor (Messparameter, Zeit (langzeit), Störgrößen wie Feuchte-> und Temperatur) an.
Ich glaube, er sagte: Gepriesen sind die Skifahrer...
Ich glaube, es ist mehr als Gleichnis zu sehen, es bezieht sich mehr auf
die ganze Wintersportindustrie...
Oder doch was ganz anderes?
Gruss
WK
Okay, also nochmal:
Es geht um die ganz allgemeine Frage, gibt es ein Programm, dass mir aus
mehreren abhängigen und unabhängigen Signalen die mir ein Sensor
liefert, gepaart mit den Signalen von Referenzsensoren eine
Berechnungsvorschrift für meinen Sensor ableiten kann?
Nein, aber bei sehr vielen abhängigen und unabhängigen Signalen die mir
der Sensor liefert ist es einfach nicht mehr überschaubar welches Signal
mit welchem verrechnet werden muss, um zum gewünschten Ergebnis zu
kommen.
Ich bin sicher, dass ich nicht der erste bin, der vor einer solchen
Aufgabe steht und das sich schon andere Leute in der Vergangenheit
hierzu Gedanken gemacht haben.
Nun war die Frage in die Runde, ob da jemand Softwarelösungen kennt.
Beschreib doch mal dein Anliegen so, daß man es verstehen kann.
Sag, was du für Daten von Vergleichsmessungen hast und sag auch, was du
von den Sensoren für Werte bekommst. Und schlußendlich, was soll
herauskommen?
Bring mal Daten auf den Tisch. Beispiele. So, daß man das auch
nachvollziehen kann.
David schrieb:> sehr vielen abhängigen und unabhängigen Signalen
sagt nicht viel aus. Das kann alles oder nichts bedeuten.
Wenn sich niemand was aus deinen viel zu allgemeinen Ausdrucksweisen
herleiten kann, dann wirst du auch in Zukunft keine Antworten bekommen.
Zeig mal ein oder mehrere Beispiele, welche Daten du hast und was du dir
als Ergebnis vorstellst.
Hallo,
wenn ich dich richtig verstanden habe, dann hast du einen Sensor, der
eine Messgröße misst. Sprich, du kennst deren Referenzwert und den
Messwert. Jetzt möchtest du den Sensor kalibrieren (damit der Messwert
dem Referenzwert entspricht). Die Kalibrierung soll dabei dann auch
gleich noch Störgrößen kompensieren wie z.B. wechselnden
Umgebungstemperatur und ähnliches. Soweit korrekt?
Eine einfache aber aufwendige Möglichkeit dafür ist ein Lookup-Tabel. Um
diesen zu verkleinern kann man den Abstand der Punkte vergrößern und
dazwischen linear Interpolieren.
Wenn man ein mathematisches Modell des Sensors hat kann man die freien
Parameter beim Kalibrieren mittels Ausgleichsrechnung (auch Fitten
genannt) berechnen.
Wenn man überhaupt keinen Plan von seinem Sensor hat (das mathematische
Modell unbekannt ist) kann man es durch eine Taylorreihenentwicklung
annähern. Bedeutet in der Praxis, man nimmt Polynome und wählt den Grad
so, damit die Näherung die gewünschten Anforderungen erfüllt.
Komplett fertige Programme wirst du dafür nicht finden, weil dafür die
Anforderungen von jedem viel zu speziell sind und es viele Programme
gibt, die mit 2-10 Befehlen die Rechnungen auführen können. Als einfachs
Programm fällt mir da spontan GNUPlot ein. Etwas aufwendiger, dafür mit
mehr Optionen gibt es Matlab und Mathematica. Und sonst vermutlich noch
hunderte weitere.
Gruß Kai
PS: Um den Aufwand beim Kalibrieren in Grenzen zu halten bietet sich
dann noch die statistische Versuchplanung an, wenn man viele
Einflussgrößen hat.
Wenn ein Sensor kreuzsensitiv auf andere Einflussgrößen reagiert, müssen
diese Einflüsse natürlich mit gemessen und kompensiert werden.
Manchmal hat man bereits ein physikalisches Modell, dass in einer
Kalibration parametrisiert wird. Alternativ werden ausreichend
Stützstellen gemessen und ein beliebigeres Modell angefittet.
Eine generische Software wird es dafür eher nicht geben. Ziel ist es ja
immer, diese Charakterisuerung / Kalibration so genau wie nötig und so
kompakt wie möglich zu formulieren. Das hängt sehr vom Vorwissen über
die Übertragungsfunktionen ab.
Um was für einen Sensor und um welche Kreuzsensitivitäten geht es denn?
Kai S. schrieb:> Jetzt möchtest du den Sensor kalibrieren (damit der Messwert> dem Referenzwert entspricht). Die Kalibrierung soll dabei dann auch> gleich noch Störgrößen kompensieren wie z.B. wechselnden> Umgebungstemperatur und ähnliches. Soweit korrekt?
Was du beschreibst, hat mit Kalibrierung wenig zu tun. Eine Kalibrierung
stellt die Abweichungen der vom Messgerät gelieferten Werte zu einem
geeigneten Normal fest.
https://de.wikipedia.org/wiki/Kalibrierung
Damit ist noch kein Eingriff in die angezeigten Werte verbunden
David schrieb:> Gibt es KI-Programme o.ä., mit denen ich das bewerkstelligen kann? Die> ich also mit meinen Sensoreingangsdaten von meinem untersuchten Sensor> füttern kann und denen ich als Ausgangsgröße die Messwerte meiner> Referenzsensoren übergebe, die mir dann eine Berechnungsvorschrift zu> meinem Sensor liefern können?
Es gibt evolutionäre algorithmen die besipielsweise Antennen (die ja
auch nur EM-Sensoren sind) mit raffinierten Richtcharakteristik
berechnen.
https://de.wikipedia.org/wiki/Evolution%C3%A4rer_Algorithmushttps://ti.arc.nasa.gov/m/pub-archive/1244h/1244%20%28Hornby%29.pdfDavid schrieb:> Ich hatte bereits von Programmen wie SNNS gelesen
StuttgarterNeuronaleNetzeSimulator - Neuronale Netze muss man
trainieren, die paar Referenzvektoren die du erwähnst, scheinen ein
bißchen wenig. Und ob das Problem sich mit einem neuronalen Netzwerk
abbilden lässt ist auch fraglich.
MfG
Dergute W. schrieb:> Ich glaube, er sagte: Gepriesen sind die Skifahrer...> Ich glaube, es ist mehr als Gleichnis zu sehen, es bezieht sich mehr auf> die ganze Wintersportindustrie...
Selig sind die Sensoren, denn ihre Berechnungsvorschrift wird
automatisch generiert werden. ;-)
Über den Sensor kann ich weder etwas zeigen noch sagen, spielt aber für
die eigentliche Frage auch überhaupt keine Rolle.
butsu hat es im Prinzip erfasst, ich möchte das mathematisch
physikalische Modell des Sensors anhand der Sensordaten die er mir
selbst liefert und miterfassten Messdaten von Referenzsensoren ermitteln
lassen. Quasi seine Übertragungsfunktion in Abhängigkeit der zu
erfassenden Messgröße und der äußeren Störgrößen.
Hierfür liegen mir 3 verschiedene Messreihen vor:
1. Empfindlichkeitsmessung auf die eigentlich zu erfassende Messgröße
2. Temperaturprofilmessung
3. Feuchteprofilmessung
Diese drei Messreihen müssen nun zu einer Übertragungsfunktion des
Sensor vereint werden und hierfür hätte ich gerne eine Software, die ich
mit den Daten füttern kann und die mir diese Übertragungsfunktion
aautomatisiert ermittelt.
David schrieb:> Hat hier jemand Erfahrungen mit solchen Lösungen?
Ja, du brauchst ein Modell, dass deinen Sensor vernünftig beschreibt.
Sonst brauchst du zu viele Freiheitsgrade in der Lösung. Die führen
leicht dazu, dass zwischen deinen Kalibrierpunkten Unfug passiert und
sich der Algorithmus bei der Lösungssuche im entsprechend
vieldimensionalen Parameterraum verläuft. Mit weniger Freiheitsgraden
bekommst du bei unpassendem Modell systematische Fehler, taugt also auch
nichts.
David schrieb:> Über den Sensor kann ich weder etwas zeigen noch sagen, spielt aber für> die eigentliche Frage auch überhaupt keine Rolle.>> butsu hat es im Prinzip erfasst, ich möchte das mathematisch> physikalische Modell des Sensors anhand der Sensordaten die er mir> selbst liefert und miterfassten Messdaten von Referenzsensoren ermitteln> lassen.>> [...]>> und hierfür hätte ich gerne eine Software, die ich mit den Daten füttern> kann und die mir diese Übertragungsfunktion aautomatisiert ermittelt.
Ich bezweifle, dass es dafür eine fertige Software gibt.
David schrieb:> Diese drei Messreihen müssen nun zu einer Übertragungsfunktion des> Sensor vereint werden und hierfür hätte ich gerne eine Software, die ich> mit den Daten füttern kann und die mir diese Übertragungsfunktion> aautomatisiert ermittelt.
Ist vielleicht Kennlinienapproximation die verfahrensgruppe die du
suchst?
Oder https://de.wikipedia.org/wiki/Ausgleichungsrechnung?
Eine Übertragungsfunktion an sich wirft eigenlich keine Software aus.
Man gibt in der regel eine Funktion (gern Modell genannt) vor und die
Software ermittelt die parameter der Funktion/Modelles mit der besten
Annäherung an die referenzwerte. Als Näherungsfunktion nimmt man
polynome, Splines etc..
https://de.wikipedia.org/wiki/Spline-Interpolation
An Software defür fällt mir spontan matlab ein. Aber vielleicht findet
sich schon bei Excel/Open Office Calc was brauchbares.
MfG,
David schrieb:> 1. Empfindlichkeitsmessung auf die eigentlich zu erfassende Messgröße> 2. Temperaturprofilmessung> 3. Feuchteprofilmessung
Hast du Messungen die den kompletten N^3 großen Eingangswertebereich
vollständig abdecken? Dann könnte ich dir weiterhelfen.
Falls die 3 Messungen nur einen gemeinsamen Startpunkt haben und dann
nur jeweils ein Parameter variiert wurde kann auch die beste Software
nur erraten was dazwischen für ein Zusammenhang herrscht. Sind die 3
Messungen voneinander linear unabhängig? Dann wäre es sehr einfach.
Kannst du vielleicht die Daten zur Verfügung stellen also
(x1,x2,3)-->(y1,y2,...)? Dann könnte man dir vielleicht weiterhelfen.
Welche Dimension haben eigentlich die Ein- und Ausgangsvektoren?
Wolfgang schrieb:> Ja, du brauchst ein Modell, dass deinen Sensor vernünftig beschreibt.
Das heitere Sensor-Raten. Du hast also einen Sensor dessen genaue
Funktionsweise Du nicht kennst. Also, in der Regel werden Sensoren
konstruiert und man kennt deren Wirkung ziemlich genau.
mfg Klaus
Daten kann ich leider nicht zur Verfügung stellen, unterliegt der
Vertraulichkeit.
Tatsächlich liegen mir nur Daten vor, in denen jeweils eine Größe
verändert worden ist, sprich die Empfindlichkeit wurde nicht über
Temperatur variiert.
Klaus R. schrieb:> Also, in der Regel werden Sensoren> konstruiert und man kennt deren Wirkung ziemlich genau.
Tja, ich sag mal so, unter dieser idealistischen Annahme haben wir den
Sensor auch entwickelt, allerdings hat sich gezeigt, dass diese
Idealvorstellung nichts mit der Realität zu tun hat.
David schrieb:> Tatsächlich liegen mir nur Daten vor, in denen jeweils eine Größe> verändert worden ist, sprich die Empfindlichkeit wurde nicht über> Temperatur variiert.
OK, d.h. du hast nur linear unabhängige Daten und keine Ahnung wie der
Zusammenhang zwischen den Größen ist? Dann kann man in 1. Näherung
einfach annehmen dass die Daten linear unabhängig sind und bei de
Messungen zunächst einzeln fitten (mit einer passenden funktion) und
dann so multiplizieren dass sie in dem einzigen gemeinsamen messpunkt
den du hast übereinstimmen.
also f(x,y)=f1(x)*f2(y)*b
das ist aber genauso falsch wie rätselraten. solange du nicht sagen
kannst wie sich der sensor zwischen den werten verhällt/verhalten sollte
kann auch die beste software nur unter irgend einer annahme irgend eine
funktion vorschlagen.
KI schrieb:> Welche Dimension haben eigentlich die Ein- und Ausgangsvektoren?
Die eigentliche Sensorgröße hat vier voneinander abhängige
Eingangsvektoren, zzgl. der Temperaturinformation.
Herauskommen soll eine Sensorgröße mit zwei unabhängigen
Ausgangsvektoren zzgl. der Temperaturinformation.
Für diese zwei Ausgangsvektoren liegen mir die zwei voneinander
unabhängigen Ausgangsvektoren eines Referenzsensors und die
Ausgangsvektoren eines Temperatursensors sowie Feuchtesensors vor.
Auf Feuchte scheint mein Sensor allerdings nicht zu reagieren.
David schrieb:> butsu hat es im Prinzip erfasst, ich möchte das mathematisch> physikalische Modell des Sensors anhand der Sensordaten die er mir> selbst liefert und miterfassten Messdaten von Referenzsensoren ermitteln> lassen. Quasi seine Übertragungsfunktion in Abhängigkeit der zu> erfassenden Messgröße und der äußeren Störgrößen.> Hierfür liegen mir 3 verschiedene Messreihen vor:>> 1. Empfindlichkeitsmessung auf die eigentlich zu erfassende Messgröße> 2. Temperaturprofilmessung> 3. Feuchteprofilmessung
Eine Software könnte bestenfalls ein Modell liefern, dass die Daten mit
einem Minimum an Parametern mit der maximal erlaubten Abweichung
annähert. Da eine riesige Anzahl an Modellen potentiell in Frage kommt,
ist nicht gesagt, dass das gefundene Modell wirklich das effizienteste
ist. Das ist es sogar sehr wahrscheinlich nicht.
Kennt man aber das Messprinzip, und weiß theoretisch, welchen Einfluss
z.b. die Temperatur auf die Messung hat, kann dies in der
Kompensationsfunktion abgebildet werden. Das reduziert die Anzahl der
Parameter oft gewaltig und es werden viel weniger Stützpunkte zur
hinreichenden Charakterisierung des Sensors benötigt.
Grundsätzlich müssen aber zunächst alle Einflussgrößen simultan variiert
werden, um den Sensor zu charakterisieren. Einfach die Temperatur zu
variieren während zwei andere Größen fixiert werden, reicht ziemlich
sicher nicht...
David schrieb:> Tja, ich sag mal so, unter dieser idealistischen Annahme haben wir den> Sensor auch entwickelt, allerdings hat sich gezeigt, dass diese> Idealvorstellung nichts mit der Realität zu tun hat.
Wenn das Modell nicht zum Sensor passt sollte man es sich nochmal
anschauen und die Unzulänglichkeiten und vergessenen Punkte nachbessern,
anstatt mit auf die Theorie zu schimpfen, nur weil man sie im ersten
Anlauf nicht korrekt hinbekommen hat.
Das Sensorkennfeld komplett ausmessen kann man machen, würde ich aber
nur für einmalige Dinge anwenden, da sie sich bei kleinen Änderungen nur
schwer anpassen lassen. Deine Aufgabe klingt aber nach etwas dauerhaftem
oder gar Serienprodukt.
Auch würde ich empfehlen einen Fachmann hinzu zu ziehen oder sich das
Wissen auf dem Gebiet anzueignen. Die von dir angefragte Aufgabe wird
üblicherweise in technsichen Studiengängen in den ersten vier Semestern
behandelt.
Gruß Kai
Fpga K. schrieb:> Als Näherungsfunktion nimmt man polynome, Splines etc..
Von Polynomen kann man nur abraten, wenn das nicht dem richtigen
Sensormodell entspricht. Genau die machen fürchterlichen Ärger zwischen
Stützstellen. Versuch mal eine simples sqrt(x)-Charakteristik durch ein
Polynom niedrigen Grades zu approximieren.
Splines sind wesentlich besser, erfordern aber viel mehr Parameter und
erfordern eine entsprechen große Datenbasis zur Berechnung. Außerdem
liefern sie keine greifbare Information über Alterung oder Abhängigkeit
von Störgrößen. Das bleibt dann eine Black-Box.
David schrieb:> Tja, ich sag mal so, unter dieser idealistischen Annahme haben wir den> Sensor auch entwickelt, allerdings hat sich gezeigt, dass diese> Idealvorstellung nichts mit der Realität zu tun hat.
Wenn Ihr vernünftig entwickelt, habt Ihr sicher eine Spezifikation
erstellt, in der drinsteht welche Anforderungen der Sensor erfüllen
soll.
Wir wissen nicht, an welcher Stelle Euer bisher hergestelltes Produkt,
oder sagen wir eher der Prototyp, von den Vorgaben abweicht. Wenn man
nach Daten oder weiteren Informationen fragt, dann sagst Du: "Geht
nicht, ist vertraulich."
Wie genau stellst Du Dir das vor, dass man Dir hier helfen soll? Mit den
bisher gemachten Angaben kann man nur sehr allgemeine Ratschläge geben,
aber keinesfalls etwas was Euer spezifisches Problem löst.
Es geht auch um allgemeine Antworten auf eine allgemeine Frage. Die
Frage lautet, gibt es Software, mit deren Hilfe ich ein mathematisch
physikalisches Modell des Sensors auf Basis von den von mir genannten
Messungen erstellen kann, um auf diese Weise eine Berechnungsvorschrift
ableiten zu können, wie ich die einzelnen Sensordaten miteinander
verrechnen muss, um die gesuchte Größe zu extrahieren.
Dazu braucht niemand etwas genaues über den Sensor wissen, da die Frage
für sich steht.
Stell dir den Sensor als Black Box vor. Ich habe nun diverse Messungen
an dieser Black Box durchgeführt und möchte nun ihre
Übertragungsfunktion bilden.
Dazu liegen mir drei verschiedene Messungen vor, um zwei Sensorgrößen
daraus zu bestimmen.
Ich glaube wie gesagt nicht dass es für das spezifische Problem eine
fertige Software gibt, die man nur noch mit Daten füttern muss.
Man könnte versuchen eine Regressionsanalyse durchzuführen:
https://de.wikipedia.org/wiki/Regressionsanalyse
Dabei unterstützen können sicher Software-Tools wie Matlab oder GNU
Octave. Theoretisch geht Regression auch mit Excel, aber als echter
Ingenieur nimmt man natürlich was Gescheites.
David schrieb:> Es geht auch um allgemeine Antworten auf eine allgemeine Frage.
OK, alles klar.
David schrieb:> Die> Frage lautet, gibt es Software, mit deren Hilfe ich ein mathematisch> physikalisches Modell des Sensors auf Basis von den von mir genannten> Messungen erstellen kann, um auf diese Weise eine Berechnungsvorschrift> ableiten zu können, wie ich die einzelnen Sensordaten miteinander> verrechnen muss, um die gesuchte Größe zu extrahieren.
Nein, gibt es nicht in der Form, wie du sie suchst.
David schrieb:> Dazu braucht niemand etwas genaues über den Sensor wissen, da die Frage> für sich steht.
Falsch, aber dein Problem :-)
David schrieb:> Stell dir den Sensor als Black Box vor. Ich habe nun diverse Messungen> an dieser Black Box durchgeführt und möchte nun ihre> Übertragungsfunktion bilden.
Sowas macht man an der Uni mit einfachen Vioerpolen. :-) Kein Mensch
würde soetwas als Profi machen. Da Deine Fragen aber eh nach Uni bzw.
Jungingenieur klingen: mach so weiter, bis du verstehst, dass so
ziemlich alle Anregungen bisher korrekt sind und DU dich auf der
falschen Fährte befindest.
David schrieb:> Dazu liegen mir drei verschiedene Messungen vor, um zwei Sensorgrößen> daraus zu bestimmen.
Wie schon oben gesagt: Wemm man - im professionellem Umfeld - ein Sensor
entwickelt, so hat man ein SEHR detailliertes Modell davon. Alles andere
führt nur zu Problemen, wie du es gerade schmerzlich erfährst :-)
Sucht euch einen Profi und hofft dass er euch (noch) helfen kann. Wenn
ihr aber euer Wundersensor schon zu "weit" "entwickelt" habt, so wird
der auch nur sagen: Neuentwicklung. Wenn ihr dazu das finanzielle nicht
habt: Pech. So funktioniert es halt in der realen Welt...
Meinst Du vielleicht, hier haben sich 10 Leute verschworen, die den
einen Link auf die SW zurückhalten, die genau das macht, was Du willst?
Vermutlich nicht, oder?
Was dann?
Könnte da doch was dran sein, wenn die 10 Leute nur allgemeine Hinweise
geben und nach Details fragen?
Für Dein Vorhaben wirst Du keine passende Software finden.
Du hast eigentlich nur eine Chance aber die ist sehr zeitaufwändig.
Allerdings hat sie mich schon des öfteren zum Ziel geführt.
Wenn ich das richtig verstanden habe hast Du einen Sensor der in
Abhängigkeit von 4 Eingangsgrößen ein Ausgangssignal liefert.
Du mußt mehrere Messreihen machen. Dabei ist eine Eingangsgröße variabel
die 3 anderen mußt Du konstant halten. Jetzt machst Du eine Messreihe,
also die variable Eingangsgröße ändern und die zugehörigen Ausgangswerte
notieren. Am besten alles in eine Tabellenkalkulation schreiben. Jetzt
eine der 3 konstanten Eingangsgrößen ändern und das ganze noch einmal.
Und so mußt Du Schritt für Schritt mit allen konstanten Parametern
verfahren. Du bekommst dann eine Art Kennlinienschar wie bei
Transistorkennlinienfeldern.
Du muß nun für die erste variable Eingangsgröße eine Formel finden, die
den Verlauf jeder einzelnen Kennlinie mit guter Näherung beschreibt.
Eine grafische Darstellung der Kennlinien ist dabei von Vorteil, da man
so erst mal die Grundform (quadratisch, exponentiell etc) abschätzen
kann.
Jetzt muß man so eine Art Arbeitspunkt durch die Kennlinienschar legen
Damit kann man Abhängigkeit der Kennlinie vom ersten Parameter
ermitteln. Dasselbe macht man mit dem 3. und 4. Parameter
(Eingangsgröße).
Das ist zwar sehr aufwendig aber letztendlich zielführend. Zeit wirst Du
aber schon investieren müssen. Sobald Du einen Algorithmus gefunden hast
der Deine Kennlinie halbwegs gut abbildet, kann man das ganze mit einem
mathematischen Simulationsprogramm verfeinern.
Gruß Zeno
David schrieb:> Daten kann ich leider nicht zur Verfügung stellen, unterliegt der> Vertraulichkeit.
[...]
> Tja, ich sag mal so, unter dieser idealistischen Annahme haben wir den> Sensor auch entwickelt, allerdings hat sich gezeigt, dass diese> Idealvorstellung nichts mit der Realität zu tun hat.
Tja, ich sag mal so, ihr dachtet, ihr seid die Größten, und jetzt habt
ihr einen so dollen Sensor, bei dem ihr weder versteht wie er
funktioniert, noch in der Lage seid, ein wenig Grips zu investieren.
Statt dessen sollen irgendwelche Foren-Schreiberlinge einen Link auf
eine Wundersoftware posten, die euch alle Probleme von der Backe nimmt.
Es hat schon einen Grund, warum die meisten Erfindungen/Unternehmen etc.
einfach nur scheitern: Ganz einfache infantile Naivität.
Überlegener schrieb:> Tja, ich sag mal so, ihr dachtet, ihr seid die Größten
Das ist nicht gesagt. Es gibt auch Fälle, bei denen ein Jungingenieur
ohne eigenes Verschulden in eine Aufgabe reingesteckt wird, die für ihn
einfach eine Nummer zu groß ist. Das hier klingt so ein bisschen danach.
David schrieb:> Es geht auch um allgemeine Antworten auf eine allgemeine Frage. Die> Frage lautet, gibt es Software, mit deren Hilfe ich ein mathematisch> physikalisches Modell des Sensors auf Basis von den von mir genannten> Messungen erstellen kann
Ein mathematisches und ein physikalisches Modell sind verschiedene
Dinge. Das physikalische Modell gibt dir Auskunft über innere Zustände
deines Messsystems, erfordert aber, das im systemtheoretischen Sinne
Beobachtbarkeit der Zustände gegeben ist.
Mark B. schrieb:> Überlegener schrieb:>> Tja, ich sag mal so, ihr dachtet, ihr seid die Größten>> Das ist nicht gesagt. Es gibt auch Fälle, bei denen ein Jungingenieur> ohne eigenes Verschulden in eine Aufgabe reingesteckt wird, die für ihn> einfach eine Nummer zu groß ist.
Es könnt auch eine unlösbare Nummer sein. Promotionsstudenten werden
kenn an Aufgaben ersetzt wo es der Doktorvater einfach erfahren möchte
ob es überhaupt funktioniert. Oder ein Cent-fuchser ist der meinung das
es auch billiger funktioniert wenn man nur lang genug die Peitsche in
der Entwicklungsabteilung schwingt.
Neuronale Netzte nimmt gern für Probleme her die man analytisch nicht
lösen kann (oder will). Darauf deutete der TO auch mit dem Verweis auf
den SNNS hin. NeuroNetzte kenn ich aber hauptsächlich in der
Mustererkennung und halte die hier für fehl am Platz. Hemdsärmlig würde
ich es mit einer stückweisen B-Spline approximation als math. Modell
versuchen, für ein physikalisches Modell müsste man das ganze als
Differntialgleichungssystem darstellen. Da gibt es paar Ansätze in der
Akustik (?elektroanaloges Ersatzschaltbild?), das kann man aber nicht im
Forum klären.
Mal als Einstieg:
http://medi.uni-oldenburg.de/download/docs/lehre/pichl09/03_Hudde.pdf
MfG,
Mark B. schrieb:> Ich glaube wie gesagt nicht dass es für das spezifische Problem eine> fertige Software gibt, die man nur noch mit Daten füttern muss.>> Man könnte versuchen eine Regressionsanalyse durchzuführen:> https://de.wikipedia.org/wiki/Regressionsanalyse>> Dabei unterstützen können sicher Software-Tools wie Matlab oder GNU> Octave. Theoretisch geht Regression auch mit Excel, aber als echter> Ingenieur nimmt man natürlich was Gescheites.
Zu dem Wiki-Artikel: "Dabei kann die Form der Funktion bereits
weitgehend durch das verwendete Verfahren festgelegt sein. Lineare
Regression etwa betrachtet nur lineare Funktionen f, logistische
Regression betrachtet nur logistische Funktionen"
Die Funktion ist zwar linear in den Parametern, aber nicht
notwendigerweise in den Variablen... da kann alles stehen (log, sqrt,
pow, exp), auch kann eine Variable mehrfach vorkommen, um bspw. die
Parameter für ein Polynom n-ten Grades zu bestimmen usw.
Wenn es nicht zuviele Parameter sind, könnte man da durchaus automatisch
alle möglichen Kombinationen durchspielen...
http://creativemachines.cornell.edu/natural_laws
Kombiniert symbolische Regression mit evolutionären Ansätzen
Paper "Distilling Free-Form Natural Laws from Experimental Data"
http://creativemachines.cornell.edu/sites/default/files/Science09_Schmidt.pdf
@David:
Was Du suchst, wird m.E. unter dem Begriff "multivariate Datenanalyse"
zusammengefaßt. Die geschilderte Problemstellung kommt in der Chemie
sehr häufig vor (Chemometrie, NIR-Spektroskopie, Qualitätsparameter in
Abhängigkeit von Prozeßparametern). Ich persönlich verwende zwei
Programmpakete:
SIMCA von Umetrics
http://umetrics.com/products/simca
Sehr mächtig, sehr gute Dokumentation.
Design Expert von Statease
http://www.statease.com/dx10.html
Einfacher als SIMCA, kann auch Factorials aufstellen und auswerten, gute
Doku und Tutorials.
Mit beiden kommst Du m.E. zum Ziel, meine Empfehlung aufgrund des bisher
von Dir Geschilderten ist klar Design Expert, weil es eine sehr gute
Benutzerführung hat.
Beide Firmen bieten kostenlose 30-Tage-Testversionen an. Du mußt Dir nur
die Zeit nehmen - zum Einarbeiten und Verstehen.
Viel Erfolg
