CPLD BastelTip
Multivariate Messverfahren
Bisher war man es gewohnt, eine Messgröße mit einem Sensor zu messen
(z.B. die Temperatur an einer Stelle eines Ofens mit einem
Thermoelement). Mit zunehmender Komplexität der Messaufgaben reicht dies
nicht mehr aus. In dem Ofen können beispielsweise an zwei verschiedenen
Stellen des Ofens unterschiedliche Temperaturen gemessen werden. Das
Trocknungsergebnis ist gut, obwohl jeder der beiden Sensoren ein
"Schlecht" Ergebnis anzeigt. (ein Sensor zu hoch, der andere zu nieder)
Wird ein Prozess durch mehrere Sensoren kontrolliert, die möglicherweise
noch unterschiedliche physikalische Messgrößen aufnehmen, können die
Verhältnisse derart komplex werden, dass sie kaum noch überschaubar und
keinesfalls mit einer einfachen Gleichung darstellbar sind.
Jeder der Messwerte kann fehlerbehaftet sein, sei es durch eine
fehlerhafte Messung des Messsystems, sei es durch abweichende
Umgebungsbedingungen. Wenn jedoch genügend Messwerte vorliegen, so
werden sich diese gegenseitig stützen und es gelingen mit Hilfe eines
geeigneten mathematischen Algorithmus dennoch zuverlässige Aussagen über
die gewünschten Eigenschaften.
So muss in vielen Chargen-Prozessen aus einer Vielzahl von Messwerten
letztlich ein einziges Bit extrahiert werden, nämlich die Gut/Schlecht
Entscheidung. Bei kontinuierlichen Prozessen sind die Verhältnisse etwas
anders gelagert, aber durchaus vergleichbar.
Mit Statistische Auswertemethoden wie dem Verfahren der multivariaten
Datenanalyse kann dieses Problem gelöst werden . Mit ihnen ist es in
vielen Fällen möglich, objektive Aussagen über das Verhalten von
Prozessen zu gewinnen und nicht mehr allein auf die subjektive
Einschätzung der Bedienperson angewiesen zu sein.
Aus diesem Grund haben wir in unser Betriebsystem ECOS die für eine
multivariate Datenanalyse notwendigen mathematischen Algorithmen
integriert.
Multivariate Messverfahren sind nicht auf ein einziges Messgröße
begrenzt. Die gleiche Mathematik lässt sich auch dann einsetzen, wenn
z.B. optische Sensoren mit Kapazitiv- Sensoren kombiniert werden.
Im Prinzip wird innerhalb eines Kalibrierverfahrens eine
Transformationsmatrix berechnet. Dies kann je nach Anforderung
Rechenzeiten bis zu mehreren Stunden erfordern. Ist diese
Transformationsmatrix erst einmal bekannt, so wird jeder neue Satz von
Messwerten mit Hilfe dieser Transformationsmatrix ausgewertet. Dies ist
innerhalb von einigen µs möglich, so dass dann die aufbereiteten
Messwerte in Echtzeit vorliegen.