-
Gegenstand
der Erfindung ist ein Verfahren zur Kalibrierung mindestens eines
Messgeräts, insbesondere eines Messgeräts zum
Bestimmen von Stoffprobeneigenschaften, insbesondere Eigenschaften
biologischer Stoffproben, welches eine Referenzmessung, eine Messung
und eine Kalibrierung beinhaltet.
-
Um
einheitliche Ergebnisse bei der Messung ein und derselben Stoffprobe
zu erhalten, müssen Messgeräte vor ihrer Auslieferung
an den Kunden derart kalibriert werden, dass die Messergebnisse identischer
Stoffproben bei verschiedenen Messgeräten identisch sind.
Ein Kalibrierung von Messgeräten vor der Auslieferung ist
in der Regel nötig, da die Messgeräte im Ausgangszustand
keine einheitlichen Messergebnisse liefern. Solche Abweichungen
von Messergebnissen untereinander liegen in der unterschiedlichen
Qualität, der Einbauweise, der Elektronik und vielen weiteren
Aspekten der Messgeräte verborgen und können zum
größten Teil nicht vermieden werden.
-
Aus
diesem Grunde existiert eine Vielzahl von Kalibrierungsmethoden,
um die Messergebnisse zweier verschiedener baugleicher Messgeräte
zu vereinheitlichen. Standards für die Kalibrierung von elektromagnetischen
Feldsensoren und Sonden sind beispielsweise in einem ”IEEE
Standard for Calibration” festgehalten.
-
Im
Stand der Technik wird ein virtuelles oder reales, physikalisches
Referenzmessgerät bzw. Standardmessgerät zu Rate
gezogen, an welches die zu kalibrierenden Messgeräte angeglichen
werden. Dabei werden für gewöhnlich Stoffproben,
deren Eigenschaften wohlbekannt sind, sowohl mit dem Standardmessgerät
als auch mit dem zu kalibrierenden Messgerät gemessen und
das Ergebnis der beiden Geräte miteinander verglichen.
Ein einfacher Fall einer Kalibrierung kann dabei durch einen Werte-Offset
realisiert werden, bei welchem die Differenz zwischen den gemessenen
Werten des zu kalibrierenden Messgeräts und des Standardmessgeräts
ermittelt wird und der ermittelte Wert bei der Kalibrierung des
zu kalibrierenden Messgeräts subtrahiert oder addiert wird.
-
Das
oben angesprochene Verfahren zur Kalibrierung baut jedoch darauf,
dass die zur Kalibrierung verwendete Stoffprobe dauerhaft verfügbar
ist. Dies ist insbesondere bei vergänglichen Stoffproben, insbesondere
bei biologischen Stoffproben, die einem Alterungsprozess unterliegen
und von daher nicht dauerhaft verfügbar sind, schwierig.
Auch ist es nicht möglich, zwei Stoffproben, insbesondere
biologische Stoffproben gleichen Typs zu verwenden, da die Eigenschaften
der Stoffprobe von nahezu unzähligen Parametern abhängen
und nicht alle Parameter einwandfrei kontrolliert werden können,
d. h. eine Identität aller Eigenschaften der Stoffproben
im Regelfall nicht gegeben ist. Von daher können bei derartigen
Proben zwei verschiedene Geräte, beispielsweise das Referenzmessgerät
und das zu kalibrierende Messgerät nicht mit demselben
einheitlichen Probensatz kalibriert werden.
-
Eine
Möglichkeit diese Schwierigkeiten zu umgehen, ist die Verwendung
eines Marsland Verfahrens bei der Kalibrierung der Messgeräte.
Dabei wird die Permittivität einer Stoffprobe im Frequenzbereich
vermessen und mit Hilfe bilinearer Abbildungen abgebildet, wobei
zumindest drei Messproben verwendet werden. Einer der Nachteile
des Verfahrens ist jedoch, dass die Messung der physikalischen Parameter
im Frequenzbereich sehr aufwendig ist.
-
Um
Messgeräte zum Bestimmen von Eigenschaften von Stoffproben,
insbesondere biologischen Stoffproben, zu kalibrieren, sind die
im Stand der Technik verwendeten Kalibrierungsverfahren daher nicht
zufriedenstellend anwendbar.
-
Aufgabe
der vorliegenden Erfindung ist es, ein Verfahren zum Kalibrieren
von Messgeräten zu schaffen, welche auch zum Bestimmen
von Stoffproben, insbesondere biologischen Stoffproben, geeignet
sind, welches ein genaue und zufriedenstellende Kalibrierung liefert.
-
Die
Aufgabe wird gelöst nach dem Verfahren des Anspruchs 1.
Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren wird zunächst
eine Referenzmessung mindestens eines Kalib rierungsstandards mit
einem Messgerät und mindestens einem Messsignal durchgeführt.
Mit Hilfe des Messsignals und der Eigenschaften des Standardmessgeräts
wird in Wechselwirkung mit dem Kalibrierungsstandard ein Referenzausgangssignal
erhalten. Dieses liegt als transienter Verlauf mit diskreten Abtastwerten
vor.
-
Anschließend
wird eine Messung des mindestens einen bei der Referenzmessung verwendeten
Kalibrierungsstandards mit mindestens einem zu kalibrierenden Messgerät
und dem mindestens einen bei der Referenzmessung verwendeten Messsignal vorgenommen,
wobei mindestens ein Messgeräteausgangssignal erhalten
wird, welches von dem Messsignal, den Eigenschaften des Messgeräts
und der Wechselwirkung mit dem Kalibrierungsstandard abhängt.
Dieses wird ebenfalls als transienter Verlauf mit diskreten Abtastwerten
ermittelt.
-
Anschließend
wird die Kalibrierung des zu kalibrierenden Messgeräts
vorgenommen, wobei das mindestens eine Messgeräteausgangssignal
an das mindestens eine Referenzausgangssignal mittels eines Lernverfahrens
angeglichen wird. Dabei ist das verwendete Lernverfahren vorzugsweise
ein nichtlineares Lernverfahren, welches mit Hilfe von Trainingssequenzen,
d. h. der Referenzausgangssignale trainiert wird.
-
Zunächst
einmal besteht ein Vorteil des erfindungsgemäßen
Verfahrens darin, dass sämtliche Messgrößen
im Zeitbereich ermittelt und ausgewertet werden. Auf diese Weise
entfällt die zumeist verwendete Umrechnung der transienten
Verläufe in den Frequenzbereich. Hierin liegen mehrere
Vorteile. Zum einen ergibt sich eine Rechenzeitersparnis, da die
Umrechnung vom Zeit- in den Frequenzbereich entfällt. Dies
ist insbesonde re bei der Kalibrierung einer Vielzahl von Messgeräten
während der Herstellung der Messgeräte in Produktionsstraßen
und bei tragbaren Messgeräten vorteilhaft, da z. B. tragbare Messgeräte
aufgrund der Energieverbrauchsrestriktion eine kleinere Rechenleistung
besitzen. Neben der Rechenzeitersparnis werden jedoch auch die Ungenauigkeiten
der numerischen Umrechnung vom Zeitbereich in den Frequenzbereich
umgangen. Diese Umrechnung wird meistens mit der Methode des Fast Fourier
Transform (FFT) vorgenommen. Da die aufgezeichneten Messsignale,
Referenzausgangssignale und Messgeräteausgangssignale zumeist
keine periodisch fortsetzbaren Zeitsignale bilden, muss das Spektrum
bei einer Umrechnung in den Frequenzbereich aufbereitet werden.
Die Aufbereitung ist oftmals mit einem Verlust der Genauigkeit der
Signale verbunden. Ganz allgemein kann gesagt werden, dass bei numerischen
Transformationen von Daten durch die numerischen Einflüsse – und
dies gilt insbesondere für die FFT – eine Verringerung
der Genauigkeit unumgänglich ist.
-
Als
Kalibrierungsstandards kommen beispielsweise wohlbekannte Eigenschaften
wohlbekannter Stoffe in Frage. Unter wohlbekannten Stoffen sind
hier beispielsweise Flüssigkeiten bekannter Zusammensetzung
oder Feststoffe bekannter Zusammensetzung vorteilhaft. Zu den wohlbekannten
Eigenschaften zählen beispielsweise die komplexe Permittivität
und die Permeabilität der verwendeten Stoffproben. Wird
beispielsweise als Kalibrierungsstandard die Permittivität
bzw. Permeabilität eines Stoffes verwendet, so wird dies
im Standard der Technik häufig im Frequenzraum vorgenommen.
Da es sich bei dem erfindungsgemäßen Verfahren
jedoch bevorzugt um ein Verfahren zur Bestimmung von Qualitätsparametern
wie Alter der Stoffprobe oder Qualität der Stoffprobe handelt,
wobei diese Parameter nichtlineare Kombinationen der physikalisch wirksamen
Parameter sind, kann auf eine physikalisch exakte Analyse der Stoffprobe
verzichtet werden. Einzig wichtig ist die spätere Aufgabe
des zu kalibrierenden Messgeräts, dass es die zu bestimmende
Stoffprobe in seiner Qualität korrekt bestimmen kann. Als
zeitbereichsbasierte Verfahren zur Gewinnung der Referenzausgangssignale
bzw. Messgeräteausgangssignale sind beispielsweise die
Zeitbereichsreflektometrie (TDR) und die Zeitbereichstransmittometrie
(„time domain based transmittivity”(TDT)) geeignet.
-
Ein
weiterer Vorteil des erfindungsgemäßen Verfahrens
liegt darin, dass das mindestens eine Messgeräteausgangssignal
mittels eines Lernverfahrens an das mindestens eine Referenzausgangssignal
adaptiert wird. Die Referenzausgangssignale werden im Lernverfahren
zum Adaptieren der Messgeräteausgangssignale verwendet.
Dabei wird zunächst das mindestens eine Messgeräteausgangssignal
mit dem Referenzausgangssignal verglichen und anschließend über
ein Lernverfahren, auf welches an späterer Stelle noch
eingegangen wird, zu einem adaptierten Messgeräteausgangssignal
verarbeitet. Durch wiederholte Anwendung des Lernverfahrens gleicht
sich das adaptierte Messgeräteausgangssignal immer mehr
an das Referenzausgangssignal an. Sobald die Abweichung zwischen
dem Referenzausgangssignal und dem adaptierten Messgeräteausgangssignal
eine vorab definierte Toleranzschwelle unterschreitet, werden die
erlernten Strukturen zum Erzeugen des adaptierten Messgeräteausgangssignals
aus dem ursprünglichen Messgeräteausgangssignal
gespeichert und in das zu kalibrierende Messgerät integriert.
Mit dem erfindungsgemäßen Verfahren simuliert
das zu kalibrierende Messgerät also mit Hilfe der im Lernverfahren
erlernte Strukturen das Verhalten des Referenz- bzw. Standardmessgeräts.
-
Vorteilhafte
Weiterbildungen der Erfindung sind in den untergeordneten Ansprüchen
beschrieben.
-
In
einer Ausgestaltungsform des Verfahrens wird das Standardmessgerät
weiterhin dazu verwendet, ein zeitbereichsbasiertes Verfahren zur
Bestimmung von Eigenschaften mindestens einer Stoffprobe, insbesondere
mindestens einer biologischen Stoffprobe, durchzuführen.
Bei einem derartigen zeitbereichsbasierten Verfahren kann beispielsweise das
in der Druckschrift
DE
10 2004 014 338 A1 verwendete Verfahren angewandt werden.
Das mit dem Standardmessgerät durchgeführte Verfahren
zur Bestimmung von Eigenschaften mindestens einer Stoffprobe kann
aufgrund der Kalibrierung der zu kalibrierenden Messgeräte
an dem Standardmessgerät auch in den zu kalibrierenden
Messgeräten eingesetzt werden. Dies ist von Vorteil, da
die verwendete Stoffprobe, welche zur Bestimmung der Eigenschaften
von allgemeinen Stoffproben verwendet wurde, nicht haltbar bzw.
nicht dauerhaft haltbar ist. Bei einer derartigen Stoffprobe kann
es beispielsweise um ein Lebensmittel handeln. Sobald das Verfahren
zur Bestimmung von Stoffeigenschaften für das Standardmessgerät
bestimmt ist, kann es nach Kalibrierung der zu kalibrierenden Messgeräte
auch in diesen eingesetzt werden. Auf diese Weise wird gewährleistet, dass
zwei verschiedene, jedoch an demselben Standardmessgerät
kalibrierte Messgeräte an verschiedenen Orten einheitliche
Ergebnisse bei der Bestimmung von Stoffeigenschaften liefern können,
obwohl die zu kalibrierenden Messgeräte lediglich am Standardmessgerät
und nicht an den Stoffproben ausgerichtet worden sind.
-
Dabei
ist es besonders vorteilhaft, wenn der mindestens eine Kalibrierungsstandard
im Bereich, d. h. im Wertebereich der zu bestimmenden Eigenschaft
der mindestens einen Stoffprobe liegt und/oder diese Eigenschaft
umfasst. Da die Eigenschaften der zu vermessenden Stoffprobe oftmals nicht
komplett vorliegen, jedoch einzelne Aspekte genau vermessen werden
können, werden Kalibrierungsstandards gewählt,
welche den bekannten Bereich der Stoffprobeneigenschaften der später
zu untersuchenden Stoffprobe einschließen. Dies bedeutet
beispielsweise, dass bei einem Lebensmittel, welches Wasser enthält,
Wasser einen ersten Kalibrierungsstandard bildet und bei Vorhandensein
einer fleischartigen Substanz diese einen zweiten Kalibrierungsstandard
bildet. Allein durch die Auswahl der zwei vorhergehenden Kalibrierungsstandards
ist offensichtlich, dass die Kalibrierungsstandards nicht unabhängig
voneinander sind, sondern auch auf nichtlineare Weise voneinander
abhängig sein können, da Fleisch auch Wasser enthält.
Bei dem verwendeten Lernverfahren zur Kalibrierung der Messgeräte
stellt dies kein Hindernis dar.
-
In
einer weiteren Ausführungsform ist das Standardmessgerät
ein physikalisches oder ein virtuelles Messgerät. Unter
einem physikalischen Messgerät ist ein Messgerät
zu verstehen, welches nicht lediglich innerhalb einer Datenverarbeitungsanlage manifestiert
ist. Insbesondere kann es beispielsweise baugleich mit dem zu kalibrierenden
Messgerät sein. Dies hat den Vorteil, dass dieselben Komponenten wie
bei den zu kalibrierenden Messgeräten eingesetzt werden.
Von daher sind die Abweichungen zwischen dem Standardmessgerät
und dem zu kalibrierenden Messgeräten oftmals geringer.
Die Baugleichheit ist jedoch keine Notwendigkeit. Der Vorteil eines
virtuellen Messgeräts, welches beispielsweise lediglich
in Form einer Software in einer Datenverarbeitungsanlage gespeichert
ist, liegt darin, dass es die Eigenschaften verschiedener Sonden
bzw. Detektoren simulieren kann und verschiedene Messgeräte
und Kalibrierungsstandards getestet werden können, um diese
möglichst effizient gestalten zu können.
-
In
einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens ist das mindestens
eine Messsignal ein elektromagnetisches Signal. Mit Hilfe eines
elektromagnetischen Signals können beispielsweise die für
die Messung von Stoffproben wichtigen Eigenschaften wie beispielsweise
die Permeabilität oder die Permittivität gemessen
werden. Die Messung dieser Eigenschaften kann besonders schnell
und zuverlässig durchgeführt werden Das elektromagnetische
Signal wechselwirkt mit dem mindestens einen Kalibrierungsstandard
und führt zu einem Ausgangssignal, im Falle des Standardmessgeräts
zu einem Referenzausgangssignal und im Falle eines zu kalibrierenden
Messgeräts zu einem Messgeräteausgangssignal.
-
In
einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens weist das
zu kalibrierende Messgerät eine elektromagnetische Sonde
und/oder einen elektromagnetischen Detektor auf; die Sonde beinhaltet
vorzugsweise ein Koaxialkabel. Auch ist es möglich eine auf
eine Leiterplatte aufgebrachte Schaltung mit einem inneren metallisierten
Ring und einen diesen inneren Ring umgebenden größeren äußeren
metallisierten Ring zu verwenden. Zwischen dem inneren und dem äußeren
Ring wird ein koaxiales Feld aufgebaut.
-
Die
elektromagnetische Sonde dient zum Einleiten des Messsignals in
den Kalibrierungsstandard, der Detektor dient zum Auslesen des aufgrund des
mit dem Kalibrierungsstandard wechselwirkenden Messsignals erzeugten
Ausgangssignals. Hierbei bieten sich Frequenzbereiche zwischen 0,05
und 15 Gigahertz, vorzugsweise 0,05 und 8 Gigahertz, besonders vorzugsweise
0,08 und 5 Gigahertz, an. Mit den Sonden und Detektoren können
Sprung- oder Impulsantworten, wobei die Impulsform ausschließlich
durch die Amplituden des für das gestellte Messproblem
benötigten Spektrums bestimmt wird, gemessen werden. Die
Impulsform wird hierbei nicht durch den Zeitversatz bestimmt, so
dass die Impulsform frei gewählt werden kann.
-
In
einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens ist das Lernverfahren
ein nichtlineares Lernverfahren, insbesondere ein multivariates
statistisches Verfahren oder ein Verfahren aus dem Bereich der künstlichen
neuronalen Netze. Als Trainingssequenzen für die Lernverfahren
der zu kalibrierenden Messgeräte werden die Referenzausgangssignale des
Standardmessgeräts verwendet. Da es sich bei den Lernverfahren
um nichtlineare Lernverfahren handelt, wird sichergestellt, dass
das zu kalibrierende Messgerät nicht nur eine Optimierung
des Messergebnisse entlang der einzelnen Kalibrierungsstandards
erfährt, sondern auch über eine Vielzahl von Kalibrierungsstandards
hinweg verwendet werden kann, wobei mit dem Lernverfahren jeweils
für ein zu kalibrierendes Messgerät individuelle
erlernte Strukturen gefunden werden. Durch das Verwenden mehrerer
Kalibrierungsstandards kann hier mittels eines einzigen Satzes von
erlernten Strukturen eine bestmögliche Anpassung der Messausgangssignale
hinsichtlich aller verwendeten Kalibrie rungsstandards gefunden werden.
Dies ist von großer Wichtigkeit, da die später
durch die Messgeräte zu messende Stoffprobe keine bloße
lineare Kombination einzelner Kalibrierungsstandards darstellt,
sondern eine aus einer nichtlinearen Kombination der einzelnen Kalibrierungsstandards
bestehende Stoffprobe ist.
-
In
einer bevorzugten Ausführungsform werden sowohl bei der
Referenzmessung als auch bei der Messung des zu kalibrierenden Messgeräts
eine Vielzahl von Kalibrierungsstandards und/oder eine Vielzahl
von Messsignalen verwendet, um eine bessere nichtlineare Anpassung
des zu kalibrierenden Messgeräts an das Standardmessgerät
zu erreichen. Hierbei wird, wie bereits erwähnt, das Lernverfahren auf
alle verwendeten Kalibrierungsstandards angewendet, wobei ein gemeinsamer
Satz erlernter Strukturen gefunden wird. Hierbei müssen
nicht sämtliche verwendeten Referenzausgangssignale, welche über
eine Vielzahl von Kalibrierungsstandards bzw. Messsignalen gewonnen
worden sind, verwendet werden, sondern es kann eine Auswahl getroffen werden,
welche Referenzausgangssignale für das Lernverfahren zu
verwenden sind.
-
Das
erfindungsgemäße Verfahren wird bevorzugt nicht
lediglich zum Kalibrieren eines einzelnen Messgeräts eingesetzt,
sondern zur Kalibrierung einer Vielzahl von Messgeräten.
Auf diese Weise wird es möglich, Messgeräte in
großen Anzahlen herzustellen und lediglich mit einem individualisierten Satz
erlernter Strukturen zu versehen, mit welchen die zu kalibrierenden
Messgeräte die Ausgangssignale des Standardmessgeräts
simulieren können.
-
In
der hier vorliegenden Anmeldung ist unter ”Vielzahl” eine
Menge von zwei oder mehr zu verstehen.
-
”Mehrzahl” bedeutet,
dass es sich ebenfalls um eine Menge von zwei oder mehr handelt,
jedoch ist ”Mehrzahl” für den Zweck der
vorliegenden Anmeldung als eine kleinere Menge als ”Vielzahl” bezeichnend
definiert.
-
Im
Folgenden soll die Erfindung anhand einiger Ausführungsbeispiele
genauer beschrieben werden. Es zeigen:
-
1 schematisches
Ablaufdiagramm eines Verfahrens,
-
2a,
b, c schematische Übersicht über einzelne Verfahrensschritte,
-
3a–d
schematische Darstellung der verwendeten Signale,
-
4 schematische Übersicht über
ein Verfahren zur Bestimmung der Eigenschaften von Stoffproben,
-
5a,
b Ausführungsbeispiele von Sonden zum Durchführen
des Verfahrens.
-
Anhand
von 1 soll das Verfahren zur Kalibrierung mindestens
eines Messgeräts in seinem Ablauf erläutert werden.
-
Zunächst
wird die Referenzmessung 10 durchgeführt. Hierbei
wird in einem Referenzmessgerät 11 ein Messsignal 12 erzeugt,
wobei das Messsignal 12 mit einem Kalibrierungsstandard 13 wechselwirkt
und ein Referenzausgangssignal 14 bewirkt. Dabei liegen
sowohl das Messsignal 12 als auch das Referenzausgangssignal 14 als
zeitbereichsbasierte Signale vor.
-
Anschließend
an die Referenzmessung 10 wird eine Messung 20 mit
einem zu kalibrierenden Messgerät 21 durchgeführt.
Hierbei wird das ursprünglich verwendete Messsignal 12 auf
den ursprünglich verwendeten Kalibrierungsstandard 13 angewendet,
wodurch ein Messgeräteausgangssignal 24 in dem
Messgerät 21 empfangen wird. Das Messgeräteausgangssignal 24 weist
dabei Unterschiede zu dem Referenzausgangssignal 14 auf.
-
An
dieser Stelle sei darauf hingewiesen, dass das im zu kalibrierenden
Messgerät verwendete Messsignal zur Messung eines Kalibrierungsstandards,
bevor es mit dem Kalibrierungsstandard wechselwirkt, nicht zwangsweise
mit dem Messsignal des Referenzmessgerätes identisch sein
muss, obwohl hier beide Messsignale das gleiche Bezugszeichen aufweisen.
Durch die Verwendung eines einheitlichen Bezugszeichens soll lediglich
zum Ausdruck gebracht werden, dass bei beiden Geräten dieselbe
Impulsform eingestellt wird.
-
Streng
genommen sind die ausgesendeten Messsignale aufgrund beispielsweise
unterschiedlicher Bauteile nicht identisch. Wird beispielsweise das
Messsignal des zu kalibrierenden Messgeräts mit einem analogen
Pulsgenerator erzeugt, ist das generierte Messsignal aufgrund unterschiedlicher Ausführungen
der Bauteile bereits unterschiedlich zum Messsignal des Referenzmessgeräts,
auch wenn die Einstellungen zur Generierung des Messsignals im zu
kalibrierenden Messgerät mit den Einstellungen zur Generierung
des Messsignals des Referenzmessgeräts identisch sind.
Für den Anwender des Verfahrens ist dies jedoch nicht von
Belang, da die ausgesendeten Messsignale bereits Teil der „Black
Box” sind, d. h. mit in das Kalibrierungsverfahren einfließen,
da die leicht unterschiedlichen Messsignale auch zu unterschiedlichen
Ausgangssignalen führen, und die Ausgangssignale des zu
kalibrie renden Messgerätes an die Referenzausgangssignale angeglichen
werden. Anders ausgedrückt, für das erfindungsgemäße
Verfahren ist es unwichtig an welcher Stelle der Messkette die Unterschiede
der Signale auftreten, da lediglich die Ausgangssignale als Endergebnisse
der Messkette miteinander verglichen werden.
-
Alternativ
könnten die Messsignale des zu kalibrierenden Messgerätes
mit einem anderen Bezugszeichen als 12 versehen werden,
um auszudrücken, dass die verwendeten Messsignale nicht
identisch sein müssen. Der Einfachheit halber wird bei den
weiteren Ausführungsbeispielen jedoch das Messsignal einheitlich
mit der Bezugszeichenfamilie 12 verwendet, wobei die Ausführungen
des vorhergehenden Abschnittes für die Erfindung weiterhin gültig
sind.
-
Mit
Hilfe einer Kalibrierung 30 wird ein adaptiertes Messgeräteausgangssignal 25 erzeugt,
welches mit dem Referenzausgangssignal 14 verglichen wird
und iterativ adaptiert wird, bis die erlernten Strukturen zur Filterung
des Messgeräteausgangssignals 24 ein adaptiertes
Messgeräteausgangssignal 25 erzeugen, welches
sich innerhalb eines vorgegebenen geringen Toleranzbereiches des
Referenzausgangssignals 14 bewegt. Auf diese Weise wird
bei einer späteren Messung mit dem nun kalibrierten Messgerät 21 das
Messsignal 12 bei einem Kalibrierungsstandard 13 das
adaptierte Messgeräteausgangssignal 25 ausgeben,
so dass das Messgerät 21 und das Standardmessgerät 11 nahezu
identische Messergebnisse liefern. Die Kalibrierung 30 wird
dabei für jedes zu kalibrierende Messgerät individuell vorgenommen,
da das Messgeräteausgangssignal 24 für
verschiedene zu kalibrierende Messgeräte unterschiedlich
sein kann.
-
In
den 2a–c wird eine alternative Ausführungsform
des Verfahrens erläutert. Vorzugsweise wird das Verfahren
mit einer Vielzahl von Kalibrierungsstandards 13, 13', 13'' und 13''' verwendet,
wobei eine Vielzahl weitaus mehr als eine Menge von nur vier Kalibrierungsstandards
sein kann. In der 2a werden mit Hilfe des Referenzmessgeräts 11 und
einem Messsignal 12 über die verschiedenen Kalibrierungsstandards
nacheinander verschiedene Referenzausgangssignale 14, 14', 14'' und 14''' ermittelt.
Alternativ können auch verschiedene Messsignale auf einen
einzigen Kalibrierungsstandard bzw. verschiedene Messsignale auf
verschiedene Kalibrierungsstandards angewendet werden.
-
In
der 2b ist die analoge Messung des mindestens einen
zu kalibrierenden Messgeräts dargestellt. Hierbei werden
mit Hilfe des Messsignals 12 und der Kalibrierungsstandards 13, 13', 13'' und 13''' Messgeräteausgangssignale 24, 24', 24'', 24''' erzeugt.
-
In
der 2c wird die Kalibrierung anhand einer Vielzahl
von Messgeräteausgangssignalen beschrieben. Die Messgeräteausgangssignale 24, 24', 24'' und 24''' werden
mit Hilfe eines Lernverfahrens 31 zu adaptierten Messgeräteausgangssignalen 25, 25', 25'', 25''' modifiziert.
Das adaptierte Messgeräteausgangssignal 25 wird
mit dem Referenzausgabesignal 14 verglichen. Über
den Vergleich 310 der beiden Signale werden über
eine Rückkopplung 311 die erlernten bzw. anfangs
noch zu erlernenden Strukturen zum Adaptieren des Messgeräteausgangssignals 24 hin
zum adaptierten Messgeräteausgangssignal 25 hin
modifiziert. Durch eine iterative Modifizierung wird nach einer
gewissen Anzahl von Rückkopplungsläufen das adaptierte
Messge räteausgangssignal 25 dem Referenzausgangssignal 14 immer ähnlicher.
Da das Lernverfahren und die damit verbundenen erlernten Strukturen
zum Generieren des adaptierten Messgeräteausgangssignals aus
dem Messgeräteausgangssignal für alle Messgeräteausgangssignale 24, 24', 24'' und 24''' verwendet
wird, werden die mittels des Lernverfahrens 31 erlernten
Strukturen nicht nur für spezielle Messgeräteausgangssignale
erlernt, sondern aus einer Kombination sämtlicher Messgeräteausgangssignale
und der damit verbundenen Referenzausgangssignale bewirkt. Es wird
also nicht die Optimierung eines einzelnen adaptierten Messgeräteausgangssignals
bewirkt, sondern die zeitgleiche Optimierung sämtlicher adaptierter
Messgeräteausgangssignale.
-
Bei
dem Lernverfahren 31 handelt es sich um ein künstliches
neuronales Netz, bei welchem die erlernten Strukturen in der Gewichtungsmatrix
zwischen den verschiedenen Neuronenschichten gegeben sind. Bei der
Rückkopplung 311, 311', 311'', 311''' werden
die Gewichtungsmatrizen in ihren Einträgen modifiziert,
wobei die Regeln zur Modifikation beispielsweise exzitatorische
oder inhibitorische synaptische Regeln sein können.
-
Alternativ
hierzu wäre auch ein multivariates statistisches Verfahren
als Lernverfahren denkbar, bei welchem die erlernten Strukturen über
eine multivariate Regression über die Vielzahl der Durchläufe ermittelt
werden würde. Das Erlernen von Strukturen im Rahmen einer
multivariaten statistischen Regression bzw. im Rahmen von künstlichen
neuronalen Netzwerken ist in der Literatur hinreichend bekannt.
-
Nachdem
mittels des Lernverfahrens 31 Strukturen erlernt worden
sind, so dass sämtliche verwendeten Messgeräteausgangssignale
zu adaptierten Messgeräteausgangssignalen transformiert werden,
wobei sich die adaptierten Messgeräteausgangssignale nur
unwesentlich von den Referenzausgangssignalen unterscheiden, werden
die erlernten Strukturen in dem zu kalibrierenden Messgerät 21 abgespeichert.
Hiernach ist die Kalibrierung des Messgeräts abgeschlossen.
Bei der Kalibrierung einer Vielzahl von Messgeräten wird
für jedes einzelne Messgerät eine individuelle
Kalibrierung vorgenommen. Dies bedeutet insbesondere, dass sich
die Messgeräte, auch wenn baugleich, anhand der erlernten
Strukturen unterscheiden. Die adaptierten Messgeräteausgangssignale
der unterschiedlichen Messgeräte bewegen sich alle innerhalb
eines vorgegebenen Toleranzbereiches um die Referenzausgangssignale 14–14'''.
-
In
den 3a–d sind die Zeitverläufe der
relevanten Signale schematisch dargestellt. Die 3a zeigt
ein Messsignal 12, welches aus einer Vielzahl von diskreten
Abtastwerten 120, 121 besteht, welche jeweils
ein Sampling-Intervall der Länge Δt aufweisen.
Die Dauer des gesamten Messsignals ist das Intervall T. Wird beispielsweise
als Messsignal ein elektromagnetisches Signal verwendet, so könnte
der Inhalt der einzelnen diskreten Abtastwerte die Stärke
und Richtung des E-Feld- bzw. B-Feld-Vektors des elektromagnetischen
Signals oder die skaleren Spannungswerte sein. Das Messsignal wird
hierbei als Vektor s ⇀(t) begriffen.
-
In
der 3b wird ein aus einer Wechselwirkung zwischen
dem Messsignal 12 und einem Kalibrierungsstandard gewonnenes
Referenzausgangssignal 14 darge stellt. Dieses weist ebenfalls
diskrete Abtastwerte 140, 141 auf, welche in einem
Sampling-Intervall von Δt aufeinander folgen. Die Dauer des
Referenzausgangssignals ist wie im Falle des Messsignals 12 gleich
T. Das Referenzausgangssignal ist hierbei abhängig sowohl
vom Messsignal s als auch vom Kalibrierungsstandard K, d. h. r ⇀(s ⇀,
K).
-
In
der 3c ist das Messgeräteausgangssignal 24 ebenso
mit diskreten Abtastwerten 240, 241 in einem Sampling-Intervall
von Δt über eine Dauer von T dargestellt. Analog
zum Referenzausgangssignal ist das Messausgangssignal vom Messsignal
s und Kalibrierungsstandard K, d. h. f ⇀(s ⇀, K).
-
In
der 3d wird das adaptierte Messgeräteausgangssignal 25 mit
den diskreten Abtastwerten 250 und 251 dargestellt.
Dieses ist ebenfalls vom Messsignal und Kalibrierungsstandard abhängig,
d. h. h ⇀(s ⇀, K). Wird als Lernverfahren 31 ein künstliches neuronales
Netz eingesetzt, so kann die Beziehung zwischen f ⇀(s ⇀, K) und h ⇀(s ⇀, K)
mit Hilfe der Gleichung h ⇀(s ⇀, K) = h ⇀(N, f ⇀(s ⇀, K)) genauer bestimmt werden. Die
Eigenschaften des neuronalen Netzes werden durch das Netz N bestimmt.
Das Netz N wird durch die Architektur, die Art der verwendeten Aktivierungsfunktion
der Neuronen, die Anzahl der Neuronen und die Gewichtungsmatrix ŵ bestimmt.
Hierbei umfasst ŵ die Verbindungsstärken der einzelnen
Neuronen bzw. Neuronenschichten untereinander.
-
Anhand
des Lernverfahrens werden die einzelnen Einträge der Gewichtungsmatrix ŵ adaptiert, so
dass nach einer Vielzahl von Durchläufen das adaptierte
Messgeräteausgangssignal h ⇀ im Wesentlichen dem Referenzausgabesignal r ⇀ plus
einem Toleranzbereich entspricht, d. h. h ⇀(s ⇀, K) ≈ r ⇀(s ⇀, K) + Δ. Aus
der Gewichtungsmatrix an sich ist noch nicht ersichtlich, wie viele
Schichten von Neuronen das neuronale Netz aufweist. Es können
lediglich zwei sichtbare Eingangs- und Ausgangsschichten als auch eine
Vielzahl von versteckten Schichten vorhanden sein. Als Aktivierungsfunktionen
können beispielsweise Sprungfunktionen oder inverse Tangensfunktionen
verwendet werden. Auch eine Adaptation der Aktivierungsfunktion
kann im Verfahren verwendet werden.
-
Anhand
der
4 soll kurz auf ein Verfahren zur Bestimmung von
Stoffeigenschaften wie in der
DE 10 2004 014 338 A1 beschrieben eingegangen werden.
Das Verfahren
100 weist ein Messsignal
101 auf,
welches mit der Stoffprobe
102 wechselwirkt. Das aufgrund
der Wechselwirkung geänderte Messausgangssignal
103 wird
in einem Schritt
104 adaptiert, wobei vorhandenes Wissen
105 in
Form von Kenntnis über Qualität und Alter beispielsweise
eines Lebensmittels vorhanden ist und in dem Lernverfahren
106 zum
Einsatz kommt. Mit Hilfe des Vorwissens wird das Messausgangssignal
derart adaptiert, dass mit Hilfe der Kalibrierungsgleichung ein
Messergebnis
108 erreicht wird, welches im Wesentlichen
dieselben Ergebnisse liefert wie das vorhandene auf anderem Wege
erlangte Wissen
105. Das Verfahren
100 kann mit
Hilfe eines Standardmessgeräts und einer einzelnen verderblichen
Probe durchgeführt werden. Wenn die zu kalibrierenden Messgeräte
an diesem Standardmessgerät ausgerichtet werden, können
diese auch mittels eines Verfahrens der
1 oder
2 das mit dem Standardmessgerät
ermittelte Verfahren zur Bestimmung der Eigenschaften von Stoffproben
verwenden. Auf diese Weise muss die aufwendige Kalibrierung mit
Hilfe einer Stoffprobe bzw. die möglicherweise nicht wiederholbare
Kalibrierung mit einer verderblichen Stoffprobe lediglich einmal
durchgeführt werden und kann anschließend aufgrund
der Kalibrierung der zu kalibrierenden Messgeräte in diesen übernommen
werden.
-
In
der 5a ist ein elektromagnetisches Messgerät 200 mit
einer Sondendetektoreinheit 221 und einem Koaxialkabel 211 sowie
einer verderblichen Stoffprobe 203 dargestellt. In der
Sondendetektoreinheit 221 wird ein Messsignal 122 generiert
und durch das Koaxialkabel 211 auf die Stoffprobe 203 übertragen.
Durch die Wechselwirkung zwischen der Stoffprobe 203 und
dem Messsignal 122 wird ein Messgeräteausgangssignal 242 erzeugt.
Dieses wird in der Sondendetektoreinheit 221 analysiert
und hieraus eine Aussage über die Qualität oder
Beschaffenheit der Stoffprobe 203 ausgegeben. Im Falle,
dass es sich um ein zu kalibrierendes Messgerät handelt, kann
die Stoffprobe 203 beispielsweise eine Flüssigkeit
oder ein Medium von einfach reproduzierbarer physikalischer Beschaffenheit
sein, wobei der gemessene physikalische Parameter in der später
im Betrieb des Messgeräts zu analysierenden Stoffprobe
vorhanden ist oder diesem ähnelt. Anhand der Kalibrierung
des zu kalibrierenden Messgeräts mit Hilfe des Lernverfahrens
wird das Messgeräteausgangssignal adaptiert, so dass es
im Wesentlichen die Ausgangssignale des Standardmessgeräts
reproduzieren kann. Bei einem bereits fertig kalibrierten und mit einem
Verfahren zur Bestimmung von Eigenschaften von Stoffproben versehenen
Messgerät ist zunächst die Kalibrierung des Messgeräts
am Standardmessgerät vorgenommen worden und anschließend
das mit Hilfe des Standardmessgeräts ermittelte Verfahren
zum Bestimmen der Eigenschaften von Stoffproben eingefügt
worden.
-
In
der 5b ist eine alternative Anordnung eines Messgeräts 200 dargestellt,
wobei dieses eine Sonde 210 sowie ein Koaxialkabel 211 und
einen getrennten Detektor 220 aufweist. Hierbei wird ein Messsignal 123 durch
die Stoffprobe 203 geschickt, wobei im Detektor 220 ein
Messgeräteausgangssignal 243 registriert wird.
Anschließend wird das Messgeräteausgangssignal
analog wie in 5a bearbeitet. Bei dem in der 5a dargestellten
Verfahren handelt es sich um die TDR, bei der 5b um
die TDT.
-
- 10
- Referenzmessung
- 11
- Referenzmessgerät
- 12,
12', 12'', 12'''
- Messsignal
- 13,
13', 13'', 13'''
- Kalibrierungsstandard
- 14,
14', 14'', 14'''
- Referenzausgangssignal
- 20
- Messung
- 21,
200, 200'
- Messgerät
- 24,
24', 24'', 24'''
- Messgeräteausgangssignal
- 25,
25', 25'', 25'''
- adaptiertes
Messgeräteausgangssignal
- 30
- Kalibrierung
- 31
- Lernverfahren
- 100
- Verfahren
zur Messung von Stoffproben
- 101
- Messsignal
- 102
- Wechselwirkung
mit Stoffprobe
- 103
- Messausgangssignal
- 104
- Adaption
- 105
- vorhandenes
Wissen
- 106
- Lernverfahren
- 107
- Kalibrierungsgleichung
- 108
- Messergebnis
- 120,
121, 140, 141, 240, 241, 250, 251
- diskrete
Abtastwerte
- 122,
123
- Messsignal
- 203
- Stoffprobe
- 210
- Sonde
- 211
- Koaxialkabel
- 220
- Detektor
- 221
- Sonde-Detektor-Einheit
- 242,
243
- Ausgangssignal
- 310,
310', 310'', 310'''
- Abgleich
- 311,
311', 311'', 311'''
- Adaption
- Δt
- Sampling-Intervall
- T
- Dauer
-
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
-
Diese Liste
der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert
erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information
des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen
Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt
keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
-
Zitierte Patentliteratur
-
- - DE 102004014338
A1 [0016, 0051]