DE102009046724B4

DE102009046724B4 - Method for commissioning test benches, in particular for temporary nonlinearities

Info

Publication number: DE102009046724B4
Application number: DE102009046724.6A
Authority: DE
Inventors: Peter Hantschke
Original assignee: Technische Universitaet Dresden
Current assignee: Technische Universitaet Dresden
Priority date: 2009-11-16
Filing date: 2009-11-16
Publication date: 2016-04-14
Anticipated expiration: 2029-11-17
Also published as: DE102009046724A1

Abstract

Verfahren zur Inbetriebnahme eines Prüfstandes mit mindestens einem Aktuator, mindestens einem Prüfgegenstand und mindestens einem Sensor, wobei der Aktuator definiert mit Steuersignalen beaufschlagt wird und diese in physikalische Größen umsetzt, die auf den Prüfgegenstand einwirken, und der Sensor die Reaktion des Prüfgegenstandes in Erfassungssignale wandelt und einem Datenverarbeitungssystem zuführt, und das Datenverarbeitungssystem den Aktuator so ansteuert, dass die Erfassungssignale den Zielsignalen bis zum Erreichen einer Abbruchbedingung angenähert werden, wobei: a) mindestens eine Transferfunktionsmatrix H als lineares Modell der Kopplung von Steuersignalen DRV und Erfassungssignalen ACQ durch den Prüfstand sowie deren Inverse H–1 erstellt wird, b) Fehlersignale aus der Differenz von Erfassungssignalen ACQ und Zielsignalen TGT bestimmt werden, c) Korrekturwerte ΔDRV aus dem Fehlersignal und der Inversen der Transferfunktionsmatrix ermittelt werden, d) mit Korrekturwert und Steuersignalen der vorangegangenen Steuersignaleinspeisung neue Steuersignale berechnet, in den Prüfstand eingespeist und neue Erfassungssignale erfasst werden, e) eine theoretische Erfassungsdifferenz ΔFWDINC mit dem Korrekturwert und der Transferfunktionsmatrix bestimmt, in Zeitfenster zerlegt und diese mittels FFT in den Frequenzbereich zu ΔFWDINC(f) transformiert werden, f) aus den letzten Erfassungssignalen und vorhergehenden Erfassungssignalen die tatsächliche Erfassungsdifferenz ΔACQ bestimmt, in Zeitfenster zerlegt und diese mittels FFT in den Frequenzbereich zu ΔACQ(f) transformiert werden, g) für jedes Zeitfenster eine komplexe Korrekturtransferfunktion aus ΔFWDINC(f) und ΔACQ(f) ermittelt wird, h) die einzelnen Matrixelemente der Korrekturtransferfunktion ohne Mittelung der einzelnen Zeitfenster separat in jedem Zeitfenster durch h1) Frequenzbereichsmittelung mit Verwerfen von Ausreißern und h2) Verwerfen nicht relevanter Spektrallinien aufbereitet werden, i) mit Fehlersignal, Korrekturtransferfunktion und inverser Transferfunktionsmatrix neue Korrekturwerte ΔDRV berechnet werden, j) die Schritte d) bis i) bis zum Erreichen einer Abbruchbedingung iterativ wiederholt werden.A method for commissioning a test stand having at least one actuator, at least one test object and at least one sensor, wherein the actuator is defined with control signals applied and this translates into physical variables that act on the test object, and the sensor converts the reaction of the test object into detection signals and a data processing system and the data processing system controls the actuator so that the detection signals are approximated to the target signals until a termination condition, wherein: a) at least one transfer function matrix H as a linear model of the coupling of control signals DRV and detection signals ACQ by the test bench and their inverse B) error signals are determined from the difference of detection signals ACQ and target signals TGT, c) correction values ΔDRV are determined from the error signal and the inverse of the transfer function matrix, d) with correction e) calculates a theoretical detection difference ΔFWDINC with the correction value and the transfer function matrix, breaks them into time windows and transforms them into FFT in the frequency domain to ΔFWDINC (f) f) the actual detection difference ΔACQ is determined from the last detection signals and previous detection signals, decomposed into time windows and transformed into ΔCQ (f) by means of FFT, g) a complex correction transfer function of ΔFWDINC (f) and ΔACQ for each time window (f) h) determining the individual matrix elements of the correction transfer function without averaging the individual time windows separately in each time window by h1) frequency domain averaging with rejection of outliers and h2) rejection of non-relevant spectral lines i) with the error signal, correction transfer function and inverse transfer function matrix, new correction values ΔDRV are calculated, j) the steps d) to i) are repeated iteratively until a termination condition is reached.

Description

Das Verhalten komplexer physikalischer Systeme lässt sich beschreiben, indem Steuersignale in diese Systeme eingespeist werden und die Antwortsignale als Messwerte erfasst werden. Die Beschreibung des Verhaltens kann nun für die aktuellen Steuer- und Antwortsignale erfolgen, indem eine Übertragungsfunktion (Transferfunktion) aus den eingespeisten Steuersignalen (Drivesignalen) und den Messwerten ermittelt wird. Derartige komplexe Systeme begegnen dem Techniker beispielsweise als Prüfstände.The behavior of complex physical systems can be described by feeding control signals into these systems and recording the response signals as measured values. The behavior can now be described for the current control and response signals by determining a transfer function (transfer function) from the supplied control signals (drive signals) and the measured values. Such complex systems encounter the technician, for example, as test benches.

Ein Prüfstand ist eine Vorrichtung, mit der technische Prüfgegenstände hinsichtlich ihrer Eigenschaften reproduzierbar geprüft werden können. Zu einem Prüfstand gehören neben der mechanischen Ausführung zur Aufnahme des Prüfgegenstandes auch die entsprechenden Aktuatoren zur Einspeisung von Signalen in den Prüfgegenstand sowie Sensoren, die die Reaktionen des Prüfgegenstandes erfassen und in Signale umwandeln, deren Messwerte aufgezeichnet werden. Die Aktuatoren (auch Aktoren genannt) sind bevorzugt als Zylinder ausgebildet, die pneumatisch oder hydraulisch die Steuersignale in entsprechende physikalische Größen umwandeln und in den Prüfstand einspeisen. Im Folgenden wird daher häufig von Zylindern gesprochen, ohne die Anwendbarkeit des vorgestellten Verfahrens auf solche zu beschränken. Prüfstände finden u. a. vielfache Anwendung bei der Bestimmung der Festigkeit von Bauteilen oder Baugruppen unter mechanischen Belastungen, wie z. B. Vibrationen, bei der Ermittlung der Lebensdauer von Komponenten über einen definierten Lastablauf, bei der Bestimmung des Verhaltens des Prüflings bei Hitze und Kälte in Klimakammern sowie bei der Prüfung von Funktionseigenschaften in der Qualitätssicherung.A test stand is a device with which technical test objects can be reproducibly tested with regard to their properties. In addition to the mechanical design for receiving the test object, a test stand also includes the corresponding actuators for feeding signals into the test object as well as sensors which detect the reactions of the test object and convert them into signals whose measured values are recorded. The actuators (also called actuators) are preferably designed as cylinders which pneumatically or hydraulically convert the control signals into corresponding physical quantities and feed them into the test stand. The following is therefore often spoken of cylinders, without limiting the applicability of the presented method to such. Test stands find u. a. multiple use in determining the strength of components or assemblies under mechanical loads, such. As vibration, in determining the life of components over a defined load sequence, in determining the behavior of the specimen under heat and cold in climatic chambers and in the testing of functional properties in quality assurance.

Häufig ist es Aufgabenstellung, eine Reihe von Messwerten an den Sensoren durch Einspeisung geeigneter physikalischer Größen über die Aktuatoren in den Prüfgegenstand nachzubilden. Die angestrebten nachzubildenden Messwerte werden Zielwerte oder Targetwerte genannt. Die an den Aktuatoren eingespeisten Signale, die von den Aktuatoren in physikalische Größen umgesetzt werden, werden auch Steuersignale bzw. Drivewerte oder Drivesignale genannt.It is often the task to emulate a series of measured values at the sensors by feeding suitable physical quantities via the actuators into the test object. The desired measured values to be simulated are called target values or target values. The signals applied to the actuators, which are converted by the actuators into physical quantities, are also called control signals or drive signals or drive signals.

Dabei kann der Prüfstand über einen Regelkreis in Verbindung mit der entsprechenden Regelsoftware ein vorgegebenes Prüfprogramm durchfahren. Die digitale Regelelektronik weist dabei den zu den Messwerten der Zielwerte (Targetwerte) gehörenden Eingangsgrößen (Drivewerte) dynamisch nachjustierte Werte zu.The test bench can pass through a control loop in conjunction with the appropriate control software a predetermined test program. The digital control electronics assign dynamically readjusted values to the input values (drive values) belonging to the measured values of the target values (target values).

Jeder Prüfstand und Prüfgegenstand weist ein eigendynamisches Verhalten auf. Dies hat zur Folge, dass unzureichende Nachfahrgenauigkeiten entstehen oder nichtlineare Bauteilkennlinien eine Regeloptimierung verhindern, wodurch Prüfabläufe nicht innerhalb der erforderlichen Toleranzen des Zeit- oder Amplitudenbereiches durchgeführt werden können. Zusätzlich können noch Messstellen und Regelgrößen voneinander abweichen oder auch nicht direkt fahrbare Zielsignale, wie z. B. Beschleunigung, im Interesse der Prüfung liegen.Each test stand and test object has its own dynamic behavior. As a result, insufficient tracking accuracies arise or nonlinear component characteristics prevent rule optimization, whereby test sequences can not be performed within the required tolerances of the time or amplitude range. In addition, measuring points and controlled variables may differ from each other or not directly movable target signals, such. As acceleration, in the interest of testing.

In all diesen Fällen ist eine Prüfsignalaufbereitung unerlässlich, um eine sachgemäße und reproduzierbare Prüfung durchzuführen. Die Prüfsignalaufbereitung erfolgt über iterative Anpassungen der Steuersignale mittels eines linearen Modells zur Beschreibung des realen Systems.In all these cases, a test signal conditioning is essential to perform a proper and reproducible test. The test signal processing is carried out by iterative adjustments of the control signals by means of a linear model for the description of the real system.

Das Verhalten des Systems wird durch eine Vielzahl von Kenngrößen beschrieben. Diese Kenngrößen umfassen in der Regelungstechnik sowohl mechanische Kenngrößen, als auch das elektronische System, sowie alle getroffenen Einstellungen. Es lässt sich somit kein exakter funktioneller Zusammenhang für das Gesamtsystem finden. Die durchzuführende dynamische Charakterisierung kann also nur den momentanen Ist-Zustand wiedergeben, nicht aber das dynamische Verhalten des Prüfaufbaus. Jede Veränderung am Prüfstand erfordert damit eine neue dynamische Charakterisierung und eine neue Target-Simulation (gleichbedeutend mit der Prüfsignalaufbereitung = Anpassung des Steuersignals im Rahmen einer Iteration).The behavior of the system is described by a variety of parameters. These parameters include in the control engineering both mechanical characteristics, as well as the electronic system, and all the settings made. Thus, no exact functional relationship can be found for the entire system. The dynamic characterization to be performed can therefore only reflect the current actual state, but not the dynamic behavior of the test setup. Every change on the test bench thus requires a new dynamic characterization and a new target simulation (equivalent to test signal conditioning = adjustment of the control signal during an iteration).

Aus dem Stand der Technik sind einige Verfahren bekannt, die zu einer beschleunigten Erreichung der angestrebten Zielwerte des Messsignals führen.Some methods are known from the prior art, which lead to an accelerated achievement of the desired target values of the measurement signal.

Dabei existieren unterschiedliche Ansätze zur Lösung dieses Problems. Online-Verfahren beschäftigen sich mit adaptiven Regelsystemen, wogegen Offline-Verfahren die Probleme durch iterative Anpassungen lösen. Diese Offline-Verfahren können im Zeit- wie auch Frequenzbereich umgesetzt werden.There are different approaches to solving this problem. Online methods deal with adaptive control systems, while offline methods solve the problems by iterative adjustments. These offline methods can be implemented in both the time and frequency domain.

Ein im Zeitbereich umgesetztes Online-Verfahren zum Betrieb eines nichtlinearen Prüfstandes mit hoher Nachfahrgüte wird in der US 5,623,402 A beschrieben. Das inverse Systemverhalten des Prüfstandes wird dabei über adaptierbare FIR-Filter (finite impulse response) beschrieben, die sich in Echtzeit an das aktuelle Systemverhalten anpassen sollen. Mit diesem Adaptiven Regler werden somit angepasste Steuersignale des Prüfstandes in Echtzeit berechnet, um auf Veränderungen und Nichtlinearitäten des Systems zu reagieren.An on-line method implemented in the time domain for operating a nonlinear test stand with high Nachfahrgüte is in the US 5,623,402 A described. The inverse system behavior of the test bench is described using adaptive FIR filters (finite impulse response), which should adapt to the current system behavior in real time. With this adaptive controller, adjusted control signals of the test bench are calculated in real time in order to react to changes and nonlinearities of the system.

Als grundlegender Stand der Technik im Bereich der Offline-Verfahren gilt dabei das ITFC-Frequenzbereichsverfahren (Iterative Transfer Function Compensation, [ITFC – How It Works And Where To Use It, Seiten 1–68, Craig J. B., September 1979, Carl Schenck AG, Deutschland]), das im Folgenden ausführlich beschrieben wird. A basic state of the art in the field of offline methods is the ITFC frequency domain method (Iterative Transfer Function Compensation, ITFC - How It Works And Where To Use It, pages 1-68, Craig JB, September 1979, Carl Schenck AG, Germany]), which is described in detail below.

Unter Nutzung dieses Verfahrens unterteilt sich die Inbetriebnahme des Prüfstands in drei Abschnitte:

1. Dynamische Charakterisierung,
2. Zielwertsimulation/Iteration des Steuersignals,
3. Versuchsdurchführung nach erfolgreicher Iteration.

Using this method, commissioning of the test bench is divided into three sections:

1. dynamic characterization,
2. target value simulation / iteration of the control signal,
3. Experimental procedure after successful iteration.

Ziel des ITFC-Verfahrens nach dem Stand der Technik ist die Anpassung der Steuersignale, um somit optimale Erfassungssignale zu erhalten, welche bestmöglich den Zielsignalen entsprechen. Zielsignale, sowie Erfassungssignale sind demnach sensorseitige Signale. Erfassungssignale sind die Signale die als Messwerte auf der Sensorseite erfasst werden.The aim of the ITFC method according to the prior art is the adaptation of the control signals so as to obtain optimum detection signals which best correspond to the target signals. Target signals, as well as detection signals are therefore sensor-side signals. Detection signals are the signals that are detected as measured values on the sensor side.

Dem gegenüber sind Steuersignale Eingangswerte für den Regelkreis und zählen damit zu den zylinder(aktuator-)seitigen Größen. Die Kopplung zwischen Zylindergrößen und Sensorgrößen stellt am Prüfsystem der Prüfstand selbst dar, einschließlich aller mechanischen Aufbauten, der Prüfgegenstände, der elektronischen Komponenten, der Regelsoftware sowie deren Einstellungen [1]. Die Anzahl der Zylinder- und Sensorgrößen ist dabei voneinander unabhängig [2].In contrast, control signals are input values for the control loop and thus belong to the cylinder (actuator) side variables. The coupling between cylinder sizes and sensor sizes represents the test stand itself on the test system, including all mechanical structures, the test objects, the electronic components, the control software and their settings [ 1 ]. The number of cylinder and sensor sizes is independent of each other [ 2 ].

Um eine Korrektur des Steuersignals berechnen zu können, muss demnach auch rechnerisch eine Kopplung zwischen den Sensorgrößen und den Zylindergrößen hergestellt werden. Dies geschieht mittels eines linearen Modells, der sog. Transferfunktionsmatrix H. Diese Matrix stellt die Kopplung zwischen allen Sensor- und allen Zylindergrößen her und beschreibt das dynamische Verhalten des gesamten Prüfstands. Es handelt sich beim ITFC-Verfahren also um ein „Black Box”-Verfahren. Informationen zum Prüfaufbau, oder gar spezielle parametrische Modelle, werden nicht hinterlegt. Damit ist das Verfahren universell einsetzbar und unabhängig von der aktuellen Prüfaufgabe.In order to be able to calculate a correction of the control signal, therefore, a coupling between the sensor variables and the cylinder sizes must also be produced by calculation. This is done by means of a linear model, the so-called transfer function matrix H. This matrix establishes the coupling between all sensor and all cylinder sizes and describes the dynamic behavior of the entire test bench. The ITFC procedure is therefore a "black box" procedure. Information about the test setup, or even special parametric models, are not stored. Thus, the method is universally applicable and independent of the current test task.

Ziel der dynamischen Charakterisierung ist nun die Bestimmung dieser Transferfunktionsmatrix. Dazu wird aus der Messung der Sensorwerte als Systemantwort auf die Steuersignale die Prüfstandsbeschreibung (Transferfunktionsmatrix) als „Black Box” [3] errechnet. Wie bereits erwähnt, handelt es sich beim ITFC-Verfahren um ein Frequenzbereichsverfahren. Dies hat zur Folge, dass auch die Beschreibung in diesem Bildbereich erfolgt und die Transferfunktionsmatrix H demnach eine Matrix komplexer Funktionen darstellt. Zur Ermittlung dieser Funktionen müssen demzufolge alle interessierenden Funktionswerte am Prüfstand zylinderseitig eingeleitet und dann sensorseitig erfasst werden. Zur Einleitung eines solchen Signals eignen sich hierbei besonders breitbandige Rauschsignale, die z. B. als technisches weißes Rauschen oder als rosa Rauschen umgesetzt werden. Bei bekannten Steuersignalkanälen x_i und gemessenen Erfassungskanälen y_i lässt sich nun jeder Funktionswert der Transferfunktionsmatrix H zu jeder Frequenz (Frequenzgangmatrix) berechnen.The aim of dynamic characterization is now the determination of this transfer function matrix. For this purpose, the test stand description (transfer function matrix) as "black box" is calculated from the measurement of the sensor values as a system response to the control signals. 3 ] calculated. As already mentioned, the ITFC method is a frequency domain method. As a result, the description also takes place in this image area and the transfer function matrix H accordingly represents a matrix of complex functions. Consequently, to determine these functions, all functional values of interest must be introduced on the test bench on the cylinder side and then recorded on the sensor side. To initiate such a signal in this case are particularly broadband noise signals z. B. implemented as technical white noise or pink noise. With known control signal channels x _i and measured acquisition channels y _i , each function value of the transfer function matrix H can now be calculated for each frequency (frequency response matrix).

Gl. 1 Berechnung der Frequenzgangsmatrix

Eq. 1 Calculation of the frequency response matrix

Gl. 1 sind Sxx und Sxy die aus den verschiedenen Zeitfenstern [4] gemittelten Auto- bzw. Kreuzleitungsdichten des jeweiligen Steuersignalkanals x_i bzw. Erfassungskanals y_i.Eq. 1 are S xx and S xy from the different time windows [ 4 ] averaged auto or cross-line densities of the respective control signal channel x _i or detection channel y _i .

Mit dieser Transferfunktionsmatrix existiert nun ein eindeutiger Zusammenhang für jede Kombination aus Steuersignalkanal und Messdatenerfassungskanal in Form von Am plitudenskalierungen und Phasenverschiebungen. Dieses lineare Modell ordnet also jeder Frequenz und jedem Zylinder die aus dessen Signaleinspeisung in den Prüfstand entstehende Antwort am jeweiligen Sensor zu. Ziel der Anpassung ist jedoch die Berechnung der Steuersignale aus der gewünschten Zielantwort (Targetsignale), was das umgekehrte Problem darstellt, so dass eine Invertierung der Matrix notwendig wird. Diese Inverse kann dabei nicht ohne Weiteres bestimmt werden, da H_ij eine Rechteckmatrix darstellt, deren Dimensionen von der Anzahl der Steuersignalkanäle (Zylinderspuren) und der Anzahl der Zielgrößen (Sensorkanäle) vorgegeben wird. Diese Aufgabe führt zur Problemstellung der sog. Pseudoinversen, was mittels Singulärwertzerlegung als Fehlerquadratminimum behandelt wird. Durch die so gewonnene inverse Transferfunktionsmatrix ist nun der für die Steuersignalberechnung benötigte Zusammenhang der Abhängigkeit der Zylindergrößen von den Sensorgrößen hergestellt.With this transfer function matrix, there is now a clear relationship for each combination of control signal channel and measurement data acquisition channel in the form of amplitude scaling and phase shifts. Thus, this linear model assigns to each frequency and each cylinder the response from its signal feed to the test bench at the respective sensor. The aim of the adaptation, however, is the calculation of the control signals from the desired target response (target signals), which is the opposite problem, so that an inversion of the matrix is necessary. This inverse can not be readily determined here as H _ij represents a square matrix whose dimensions on the number of signaling channels (cylinder tracks) and the number of target variables (sensor channels) is specified. This task leads to the problem of the so-called. Pseudo Inverse, which is treated by means of singular value decomposition as least square error. The inverse transfer function matrix obtained in this way now produces the relationship of the dependence of the cylinder sizes on the sensor variables required for the control signal calculation.

Mit Hilfe der inversen Transferfunktionsmatrix H –1 / ij ist es nun möglich zu einem gewünschten Zielsignal (Targetsignal) die entsprechenden Steuersignale zu berechnen [5]. Durch die Problembehandlung im Bildbereich transformiert sich diese Berechnung zur einfachen Multiplikation der Gesamtheit der Zielsignalkanäle mit der inversen Transferfunktionsmatrix. Diese Berechnung setzt voraus, dass das Zeitsignal in Abschnitte (also Zeitfenster) zerlegt wird und diese mittels FFT^{(Fast Fourier Transformation – Schnelle Fouriertransformation)} in den Frequenzbereich transformiert werden, wo dann die Multiplikation stattfindet. Im Anschluss daran werden diese Fenster wieder in den Zeitbereich rücktransformiert und auf geeignete Weise wieder zum Gesamtsignal zusammengesetzt.With the help of the inverse transfer function matrix H -1 / ij it is now possible to calculate the corresponding control signals for a desired target signal (target signal) [ 5 ]. The problem treatment in the image area transforms this calculation into a simple multiplication of the totality of the target signal channels with the inverse transfer function matrix. This calculation assumes that the Time signal is divided into sections (ie time window) and these are transformed by means of FFT ^{(Fast Fourier Transformation - Fast Fourier Transformation)} in the frequency domain, where then the multiplication takes place. Subsequently, these windows are transformed back into the time domain and reassembled in a suitable manner to the overall signal.

Wie bereits erwähnt, beschreibt das verwendete Modell (und somit auch dessen Inverse) ein lineares System. Dies entspricht jedoch nicht den Verhältnissen in der Realität, wo eine Reihe von Nichtlinearitäten auftreten können. Somit ist eine einmalige Berechnung des Steuersignals nicht möglich. Stattdessen wird die Berechnung mit einem um einen Sicherheitsfaktor verkleinertem Zielsignal- bzw. Fehlersignal durchgeführt. Aus dieser Skalierung, wie auch der unzureichenden linearen Beschreibung, resultiert nun eine Abweichung des tatsächlichen Erfassungssignals zum gewünschten Zielsignal, die sogenannten Fehlerkanäle [6]. Diese Fehlerkanäle zählen ebenfalls zu den Sensorgrößen, wie auch das Zielsignal und die Erfassungskanäle und sollen im Laufe der Zielsignalsimulation zu Null bzw. einem geringen zulässigen Fehler reduziert werden. Um dies zu erreichen wird aus den Fehlerkanälen und der inversen Transferfunktionsmatrix eine sogenannte Steuersignalkorrektur berechnet, die in Verbindung mit dem vorangegangenen Steuersignal das Steuersignal der nächsten Prüfstandsansteuerung bildet [7].As already mentioned, the model used (and thus also its inverse) describes a linear system. However, this does not correspond to the conditions in reality, where a number of non-linearities can occur. Thus, a one-time calculation of the control signal is not possible. Instead, the calculation is performed with a safety factor reduced target signal or error signal. From this scaling, as well as the insufficient linear description, now results in a deviation of the actual detection signal to the desired target signal, the so-called error channels 6 ]. These error channels also count to the sensor sizes, as well as the target signal and the detection channels and are to be reduced in the course of the target signal simulation to zero or a small allowable error. In order to achieve this, a so-called control signal correction is calculated from the error channels and the inverse transfer function matrix, which, in conjunction with the preceding control signal, forms the control signal of the next test bed activation [ 7 ].

Auf diese Art und Weise wird nach jeder Prüfstandsansteuerung (also offline) der neue Fehler berechnet und ggf. eine weitere Steuersignal-Korrektur ausgeführt. Im Laufe der Iterationen sollte nun eine Konvergenz zu immer kleineren Fehlern erreicht werden, bis eine ausreichende Nachfahrgüte eingetreten ist.In this way, the new error is calculated after each test stand activation (ie offline) and optionally carried out a further control signal correction. Over the course of the iterations, a convergence to ever smaller errors should now be achieved until sufficient Nachfahrengüte has occurred.

Das klassische ITFC-Verfahren [8] arbeitet demnach mit einem einzigen inversen Modell (Transferfunktionsmatrix), das zur Berechnung der Steuersignalkorrekturen genutzt wird. Dieses Modell wird vom Nutzer gewählt und kann zu jedem Iterationsschritt gewechselt werden, sofern entsprechende Modelle erstellt wurden. Um gewisse Abweichungen dieser Transferfunktionsmatrix dennoch zuzulassen, stehen dem Anwender eine Vielzahl an Sicherheitsfaktoren zur Verfügung. Diese Faktoren können zylinderseitig, wie auch sensorseitig, sowohl im Frequenzbereich, wie auch im Zeitbereich optional vorbestimmt werden [9]. Durch diese Optionen ist nun auch bei gewissen Modellfehlern in vielen Fällen eine Konvergenz der Iteration erreichbar, auch wenn dies oft mit einer Verringerung der Iterationsgeschwindigkeit verbunden ist. Im nachfolgend erläuterten Fall wird ein Prüfstand mit drei Zielkanälen und zwei Steuersignalkanälen verwendet.The classic ITFC process [ 8th ] works with a single inverse model (transfer function matrix), which is used to calculate the control signal corrections. This model is chosen by the user and can be changed to every iteration step as long as corresponding models have been created. Nevertheless, in order to allow certain deviations of this transfer function matrix, a large number of safety factors are available to the user. These factors can be optionally predetermined on the cylinder side, as well as on the sensor side, both in the frequency range and in the time domain [ 9 ]. With these options, convergence of the iteration is now also achievable in many model errors, although this is often associated with a reduction in the iteration speed. In the case explained below, a test bench with three destination channels and two control signal channels is used.

Damit ergeben sich: 3 Sensoren × 4 Skalierungsfaktoren/Sensor = 12 Skalierungsfaktoren für die Sensorseite, 2 Zylinder × 4 Optionen/Zylinder = 8 Optionen für die Zylinderseite. This results in: 3 sensors × 4 scaling factors / sensor = 12 scaling factors for the sensor side, 2 cylinders × 4 options / cylinder = 8 options for the cylinder side.

Bei vielen dieser Einstellungen handelt es sich um zeit- bzw. frequenzabhängige Faktoren. Die Parametrierung dieser Vielzahl an Nutzereinstellungen erfordert demnach ein hohes Verständnisniveau des Anwenders, sowie möglichst große Erfahrungen mit diesem oder ähnlichen Systemen.Many of these settings are time or frequency dependent factors. The parameterization of this variety of user settings therefore requires a high level of understanding of the user, and as much experience as possible with this or similar systems.

Damit steht dem Nutzer also eine Vielzahl von Optionen zur Verfügung, um das Konvergenzverhalten zu verbessern. Dennoch treten in der Praxis häufig Fälle auf, in denen dieses Verfahren nicht zum gewünschten Erfolg führt. Dies ist immer dann der Fall, wenn die während der Charakterisierung verwendete Prüfstandskonfiguration den Zustand in der Zielsignalsimulation schlecht beschreibt oder die lineare Beschreibung prinzipiell ungeeignet ist. Auch hierfür existieren schon Ansätze kommerzieller Anbieter. So bietet die Software RS-TWR der Firma Instron Schenck die Möglichkeit einer „Modelladaption” während der Iteration. Die Software RPCpro der Firma MTS bietet die Option „Turbo”. Beiden Verfahren ist gemein, dass eine Veränderung an der inversen Transferfunktionsmatrix durchgeführt wird, welche sich aus gemittelten Zeitfenstern der Erfassung während der Zielsignalsimulation ergeben. Somit kann auf ein verändertes Prüflingsverhalten reagiert und eine Konvergenzverbesserung erzielt werden. Diese Mittelung der Zeitfenster ist für eine korrekte Adaption des inversen Modells unerlässlich, da es sich bei der Nutzung von Zeitfenstern um die Ziehung einer Stichprobe handelt, welche von sehr vielen störenden Faktoren beeinflusst wird. Gleichzeitig verhindert diese Mittelung über mehrere Zeitfenster jedoch ein gezieltes Adaptieren in sehr kurzen, problematischen Zeitabschnitten der aufzubringenden Last-Zeit-Funktion, da hier dieses Einzelereignis im Vergleich zu allen anderen beteiligten Fenstern an Bedeutung verliert. Diesem Zeitfenster wird somit die Adaption durch dessen zeitliche „Umgebung” aufgezwungen, welche jedoch für diesen kurzen Zeitabschnitt unzutreffend ist. Ein anderer Ansatz der kommerziellen Anbieter besteht in sog. Mehrmodentechniken. Dabei wird das Zeitsignal in mehrere Abschnitte unterteilt, welchen dann unterschiedliche Modelle zugeordnet werden können. Auch bei diesen Zeitabschnitten kann dann erneut mit den Funktionen „Modelladaption” oder „Turbo” gearbeitet werden. Eine Behandlung einzelner Lastspitzen bleibt jedoch auch diesen Verfahren unzugänglich.Thus, the user has a variety of options available to improve the convergence behavior. Nevertheless, in practice, cases often occur in which this method does not lead to the desired success. This is always the case when the test bed configuration used during the characterization poorly describes the state in the target signal simulation or the linear description is in principle unsuitable. There are already approaches of commercial providers for this. So the software RS-TWR of the company Instron Schenck offers the possibility of a "model adaptation" during the iteration. The RPCpro software from MTS offers the option "Turbo". Both methods have in common that a change is made to the inverse transfer function matrix which results from averaged time windows of detection during the target signal simulation. Thus, it is possible to react to a changed test specimen behavior and to achieve a convergence improvement. This averaging of the time windows is essential for a correct adaptation of the inverse model, since the use of time windows is the drawing of a random sample, which is influenced by many disturbing factors. At the same time, however, this averaging over a plurality of time windows prevents targeted adaptation in very short, problematic periods of the load-time function to be applied, since here this individual event loses significance in comparison with all the other windows involved. This time window is thus imposed on the adaptation by its temporal "environment", which, however, is inaccurate for this short period of time. Another approach of the commercial providers is in so-called multi-mode techniques. In this case, the time signal is divided into several sections, which then different models can be assigned. Even with these time periods can then be worked again with the functions "model adaptation" or "Turbo". However, a treatment of individual load peaks remains inaccessible to these methods.

Wie bereits beschrieben, soll während der Signalaufbereitung eine Konvergenz der Erfassungssignale gegen die gewünschten Zielsignale eintreten und somit die Differenz zwischen beiden reduziert werden. Die zulässige Differenz wird als eine Abbruchbedingung für die Iterationsläufe der Signalaufbereitung festgelegt. Um eine einfache Einschätzung der aktuellen Erfassungsgüte zu erhalten, stehen dem Nutzer eine große Auswahl an Statistikgrößen und Analysedarstellungen zur Verfügung. Die wichtigsten sind dabei der sog. RMS-Fehler, das RMS-Verhältnis, das Schädigungsverhältnis und der Vergleich der spektralen Leistungsdichten (PSD). Es handelt sich damit um Aussagen im Zeitbereich, im Amplitudenbereich und im Frequenzbereich. Alle diese Vergleiche sind notwendig und unabhängig voneinander. So beschreiben die Zeitbereichsparameter die mittlere Gesamtabweichung zwischen Zielsignal und Erfassungssignal, dafür sind kurzzeitige Abweichungen wie unzulässige Überhöhungen in den Maximallasten praktisch unsichtbar. Für diesen Zweck existiert der Amplitudenbereich, in dem diese Überlasten sehr deutlich auffallen, wogegen hier Mittelwertprobleme nicht erkannt werden. Darstellungen im Frequenzbereich liefern Aufschluss über etwaige Konvergenzprobleme in eingeschränkten Frequenzbändern, sind aber auch bei Beschleunigungsnachbildungen von besonderem Interesse.As already described, a convergence of the detection signals against the desired target signals should occur during signal processing, and thus the difference between the two be reduced. The allowable difference is set as an abort condition for the iterations of the signal conditioning. In order to obtain a simple assessment of the current coverage quality, the user has a large selection of statistics sizes and analysis representations available. The most important are the so-called RMS error, the RMS ratio, the damage ratio and the comparison of the spectral power densities (PSD). These are statements in the time domain, in the amplitude domain and in the frequency domain. All these comparisons are necessary and independent of each other. Thus, the time domain parameters describe the average total deviation between the target signal and the detection signal, but short-term deviations such as impermissible peaks in the maximum loads are virtually invisible. For this purpose, the amplitude range exists in which these overloads are very noticeable, whereas mean value problems are not recognized here. Representations in the frequency domain provide information about possible convergence problems in restricted frequency bands, but are also of particular interest in acceleration simulations.

Als Abbruchbedingungen für die Iterationsläufe der Signalaufbereitung sind auch Bedingungen für das Scheitern der Iteration, beispielsweise bei fehlender Konvergenz des Verfahrens festzulegen. Dabei werden insbesondere die maximal zulässige Zahl von Iterationsschritten und/oder die maximal zulässige Iterationsdauer und/oder die minimal zulässige Differenz zwischen den Ergebnissen zweier Iterationsschritte und/oder die physikalischen Grenzen des Prüfstandes als Überlastfall festgelegt.Conditions for the failure of the iteration, for example in the absence of convergence of the method, must also be stipulated as termination conditions for the iteration runs of the signal conditioning. In particular, the maximum permissible number of iteration steps and / or the maximum permissible iteration duration and / or the minimum permissible difference between the results of two iteration steps and / or the physical limits of the test bench are defined as overload cases.

Die Statistikgrößen bilden letztlich das Kriterium für die tatsächliche Signalgüte. So existieren für die unterschiedlichen Kenngrößen verschiedene Schwellwerte, die im Iterationsergebnis unterschritten werden müssen, um eine ausreichende Signalqualität zu gewährleisten. Werden alle diese Schwellwerte erreicht, gilt die Iteration als abgeschlossen und es schließt sich der Nachfahrversuch an.The statistics are ultimately the criterion for the actual signal quality. Thus, different threshold values exist for the different parameters, which must be undercut in the iteration result in order to ensure sufficient signal quality. If all these thresholds are reached, the iteration is considered completed and it follows the Nachfahrversuch.

Der Nachfahrversuch nutzt nun die gewonnenen Steuersignale, um diese in häufiger Wiederholung in den Prüfstand einzuspeisen und somit das Bauteil bzw. die Baugruppe zu belasten. Auch hier findet im Normalfall eine Messdatenerfassung statt, die ebenfalls mit den gewünschten Zielsignalen verglichen wird. Dazu stehen auch hier die erwähnten Statistikgrößen zur Verfügung, wodurch eine Abweichung in Folge einer Bauteilveränderung nach jedem Signaldurchlauf detektiert werden kann. Gegebenenfalls ist das Steuersignal dann erneut aufzubereiten, oder es liegt bereits ein Bauteilversagen vor. In diesem Fall, oder nach erfolgreichem Durchlaufen aller geforderten Signalwiederholungen, gilt der Nachfahrversuch als beendet.The Nachfahrversuch now uses the control signals obtained to feed them in frequent repetition in the test bench and thus to burden the component or the module. Here, too, a measured data acquisition normally takes place, which is likewise compared with the desired target signals. For this purpose, the aforementioned statistics are also available here, whereby a deviation as a result of a component change after each signal pass can be detected. If necessary, the control signal is then reprocessed, or there is already a component failure. In this case, or after successful completion of all required signal repetitions, the Nachfahrversuch considered completed.

Eine Erweiterung dieses klassischen ITFC-Verfahrens wird in der US 2003/0033058 A1 beschrieben, wobei eine erfassungsseitige Korrekturtransferfunktion aus dem Vergleich von angestrebten und tatsächlichen Erfassungssignalen bestimmt wird. Somit sollen insbesondere auch zeitunabhängige Nichtlinearitäten des Prüfstandverhaltens berücksichtigt werden können. Für eine einfache und schnelle Anpassung des Prüfstandmodells an zeitabhängige Nichtlinearitäten ist dieses Verfahren somit nicht geeignet. Gemäß der D2 wird die Korrekturtransferfunktion zunächst für jedes Zeitfenster bestimmt und anschließend über die Zeitfenster gemittelt. Somit soll eine statistische Absicherung gewährleistet werden. Durch den Verlust des Bezugs zu einzelnen Zeitfenstern geht jedoch die Nutzbarkeit des Verfahrens für zeitabhängige Nichtlinearitäten (wie kurzzeitige Lastspitzen) verloren, da bei derartigen Systemen in jedem Zeitfenster sowie in jedem Iterationsschritt ein anderes linearisiertes System angenommen werden muss. Eine in jedem Adaptionsschritt vollständig durchgeführte Einzelzeitfensteradaption wird in der US-Schrift nicht beschrieben.An extension of this classic ITFC process will be in the US 2003/0033058 A1 described, wherein a detection-side correction transfer function is determined from the comparison of targeted and actual detection signals. Thus, in particular, time-independent nonlinearities of the test bench behavior should also be considered. For a simple and quick adaptation of the test bench model to time-dependent nonlinearities, this method is therefore not suitable. According to D2, the correction transfer function is first determined for each time window and then averaged over the time windows. Thus, a statistical hedge should be guaranteed. However, losing the reference to individual timeslots will eliminate the utility of the method for time-dependent nonlinearities (such as short-term peak loads) because such systems must assume a different linearized system at each time slot and in each iteration step. A full-time window adaptation completely performed in each adaptation step is not described in the US-Script.

Das hier vorgestellte neue Verfahren stellt sich die Aufgabe, die Nachteile des Standes der Technik zu überwinden. Insbesondere soll ein Verfahren zur Systemanpassung an zeitlich begrenzte Nichtlinearitäten vorgeschlagen werden, dass eine verbesserte Signalaufbereitung, kürzere Iterationszeiten und verbesserte Iterationsergebnisse, namentlich für die Problemstellung zeitlich begrenzter Nichtlinearitäten wie Lastspitzen, ermöglicht.The new method presented here has the task of overcoming the disadvantages of the prior art. In particular, a method for system adaptation to time-limited nonlinearities is to be proposed, which enables improved signal processing, shorter iteration times and improved iteration results, in particular for the problem of temporally limited nonlinearities such as peak loads.

Dazu wird ein erweitertes ITFC-Verfahren zur Prüfsignalaufbereitung vorgeschlagen.For this purpose, an extended ITFC procedure for test signal processing is proposed.

Anwendungsmöglichkeiten der vorgestellten Verfahren liegen sowohl in der Inbetriebnahme von servohydraulischen Prüfständen, sowie anderweitigen Prüfsystemen, als auch bei sonstigen Prozessen mit sich wiederholenden Regelungsabläufen, wie z. B. automatisierten Fertigungsstrecken.Applications of the presented methods are both in the commissioning of servohydraulic test benches, as well as other test systems, as well as other processes with repetitive control processes, such. B. automated production lines.

Diese Aufgabenstellung wird mittels eines Verfahrens, zur Inbetriebnahme eines Prüfstandes mit mindestens einem Aktuator, mindestens einem Prüfgegenstand und mindestens einem Sensor gelöst, wobei der Aktuator definiert mit Steuersignalen beaufschlagt wird und diese in physikalische Größen umsetzt, die auf den Prüfgegenstand einwirken und der Sensor die Reaktion des Prüfgegenstandes in Erfassungssignale wandelt und einem Datenverarbeitungssystem zuführt und das Datenverarbeitungssystem den Aktuator so ansteuert, dass die Erfassungssignale den Zielsignalen bis zum Erreichen einer Abbruchbedingung angenähert werden, indem eine Transferfunktionsmatrix als lineares Modell des Prüfstandes erstellt wird und Steuersignale iterativ auf Grundlage einer Korrekturtransferfunktion ermittelt werden, wobei diese unter ausschließlicher Nutzung des aktuellen Zeitfensters und dem Vergleich von theoretischen und tatsächlichen Erfassungssignalen ermittelt wird.This task is solved by means of a method for commissioning a test stand with at least one actuator, at least one test object and at least one sensor, the actuator defined is applied to control signals and this translates into physical variables that act on the test object and the sensor reaction of the test object is converted into detection signals and supplied to a data processing system, and the data processing system controls the actuator to approximate the detection signals to the target signals until a termination condition is established by constructing a transfer function matrix as a linear model of the test bench and control signals iteratively based on a correction transfer function which is determined using only the current time window and the comparison of theoretical and actual detection signals.

Auswertung einzelner Zeitfenster – Modelladaption der gleitenden ZeitfensterEvaluation of individual time windows - model adaptation of the sliding time windows

Ziel ist es, eine weitestgehende Automatisierung der Gesamtiteration mit geringstmöglichem Nutzeraufwand anzustreben. Um diesem Ziel näherzukommen, ist ein Verfahrenen zu entwickeln, welches aus den eigenen Fehlern lernt, d. h. adaptiv auf die aktuelle Situation eingehen kann. Desweiteren soll dieses Verfahren nahtlos in den Iterationsprozess eingegliedert werden können und nicht erneut aufwendig parametriert werden müssen. Um diesen Forderungen gerecht zu werden, müssen die bereits vorhandenen Informationen genutzt und in geeigneter Art und Weise ausgewertet werden, ohne dass neue Informationen erforderlich sind. Zur Verfügung stehen dabei alle die Signale, die zur Berechnung der bisherigen Iterationsschritte Verwendung fanden. Dies sind also: Zielsignale, Steuersignale, Erfassungssignale und die Modelldateien der Charakterisierung, sowie alle daraus ableitbaren Informationen. Der Grundgedanke des ITFC-Verfahrens bestand in der Korrektur des aktuellen Fehlers unter Verwendung eines linearen Modells. Dabei gibt es im Nachgang der Iteration keine Überprüfung, in wie weit die gewünschte Korrektur tatsächlich umgesetzt wurde, d. h. in wie weit das verwendete inverse Modell den aktuellen Erfordernissen entsprach. Wie bereits erwähnt, bieten die kommerziellen Produkte für diesen Zweck die Option, die Daten der Iterationsschritte für eine Modelladaption zu nutzen. Diese Verfahren (Modelladaption bei RS-TWR, Turbo bei RPCpro) basieren auf demselben Zeitfenstermittelungsverfahren, wie auch die Charakterisierung. Dabei wird das Zeitsignal (oder ein Abschnitt dessen) in Fenster einer konstanten Länge unterteilt, wobei jedes Fenster der Ziehung einer Stichprobe entspricht. Durch die Mittelung mehrerer Fenster entsteht so eine statistische Auswertung mit einer gewissen Sicherheit entsprechend dem Umfang der Stichprobe. Diese Adaptionen entstehen demnach immer unter der Annahme, dass für die Länge des betrachteten Zeitabschnittes und damit mehrerer Zeitfenster ein und dasselbe Modell zutreffend ist. Dies kann jedoch in der Realität nicht angenommen werden, sondern stellt nur einige Sonderfälle dar, wie z. B. einen langanhaltenden Mittelwertversatz oder ein zeitveränderliches Bauteilverhalten. Keinesfalls können mit diesen Verfahren sehr kurze nichtlineare Effekte erfasst werden, wie sie in der technischen Praxis z. B. bei schlagartigen Belastungen, wie Stößen auftreten. Gerade diese Lasten sind jedoch oft von besonderem Interesse.The aim is to strive for the greatest possible automation of the entire iteration with the least possible user effort. In order to get closer to this goal, a procedure has to be developed which learns from one's own mistakes. H. adaptively to the current situation. Furthermore, this method should be able to be integrated seamlessly into the iteration process and not have to be parameterized again consuming. In order to meet these demands, existing information must be used and evaluated in an appropriate manner, without the need for new information. All signals that were used to calculate the previous iteration steps are available. These are: target signals, control signals, detection signals and the model files of the characterization, as well as all information derived from them. The basic idea of the ITFC method was to correct the current error using a linear model. In the course of the iteration, there is no check as to how far the desired correction has actually been implemented, ie. H. in how far the used inverse model met the current requirements. As already mentioned, the commercial products for this purpose offer the option of using the data of the iteration steps for a model adaptation. These methods (model adaptation for RS-TWR, Turbo for RPCpro) are based on the same time window averaging method as well as characterization. In this case, the time signal (or a portion thereof) is divided into windows of constant length, each window corresponding to the draw of a sample. The averaging of several windows produces a statistical evaluation with a certain degree of certainty according to the size of the random sample. Accordingly, these adaptations always arise under the assumption that one and the same model is correct for the length of the considered time segment and thus of several time windows. However, this can not be accepted in reality, but represents only a few special cases, such. B. a long-lasting mean value offset or a time-variant component behavior. Under no circumstances can very short non-linear effects be detected with these methods, as used in technical practice, for. B. at sudden loads, such as shocks occur. However, these loads are often of particular interest.

Der erfindungsgemäße, gegenüber dem Stand der Technik neue Ansatz kommt ohne diese Mittelungen aus, was einen deutlich höheren Anspruch an das Verfahren zur Auswertung darstellt. Grundlage bilden weiterhin die Daten mindestens eines durchgeführten Prüfsignaliterationsschrittes.The inventive, compared to the prior art new approach comes without these averages, which represents a much higher demands on the method for evaluation. The basis is furthermore based on the data of at least one test signal iteration step.

Das Verfahren (Modelladaption der gleitenden Zeitfenster) erfordert mindestens die Ausführung der folgenden Schritte:

a) Erstellung mindestens einer Transferfunktionsmatrix H als lineares Modell der Kopplung von Steuersignalen DRV und Erfassungssignalen ACQ durch den Prüfstand sowie deren Inverse H^–1,
b) Bestimmung von Fehlersignalen aus der Differenz von Erfassungssignalen ACQ und Zielsignalen TGT,
c) Ermitteln von Korrekturwerten ΔDRV aus dem Fehlersignal und der Inversen der Transferfunktionsmatrix,
d) Berechnung neuer Steuersignale mit Korrekturwert und Steuersignalen der vorangegangenen Steuersignaleinspeisung, Einspeisung in den Prüfstand und Erfassung neuer Erfassungssignale,
e) Bestimmung einer theoretischen Erfassungsdifferenz ΔFWD_INC mit dem Korrekturwert und der Transferfunktionsmatrix, Zerlegung in Zeitfenster und Transformation in den Frequenzbereich zu ΔFWD_INC(f) mittels FFT,
f) Bestimmung der tatsächlichen Erfassungsdifferenz ΔACQ aus den letzten Erfassungssignalen und vorhergehenden Erfassungssignalen, Zerlegung in Zeitfenster und Transformation in den Frequenzbereich zu ΔACQ(f) mittels FFT,
g) Ermitteln einer komplexen Korrekturtransferfunktion aus ΔFWD_INC(f) und ΔACQ(f) für jedes Zeitfenster,
h) Aufbereitung der einzelnen Matrixelemente der Korrekturtransferfunktion ohne Mittelung der einzelnen Zeitfenster separat in jedem Zeitfenster durch h1) Verwerten nicht relevanter Spektrallinien und h2) Frequenzbereichsmittelung mit Verwerfen von Ausreißern,
i) Berechnung neuer Korrekturwerte ΔDRV mit Fehlersignal, Korrekturtransferfunktion und inverser Transferfunktionsmatrix,
j) Iterative Wiederholung der Schritte d) bis i) bis zum Erreichen einer Abbruchbedingung.

The procedure (model adaptation of the sliding time windows) requires at least the execution of the following steps:

a) creation of at least one transfer function matrix H as a linear model of the coupling of control signals DRV and detection signals ACQ by the test bench and their inverses H ^-1 ,
b) determination of error signals from the difference of detection signals ACQ and target signals TGT,
c) determining correction values ΔDRV from the error signal and the inverse of the transfer function matrix,
d) calculation of new control signals with correction value and control signals of the preceding control signal feed, feed into the test stand and detection of new detection signals,
e) Determining a theoretical detection difference ΔFWD _INC with the correction value and the transfer function matrix, decomposition into time window and transformation into the frequency domain to ΔFWD _INC (f) by means of FFT,
f) Determining the actual detection difference ΔACQ from the last detection signals and previous detection signals, decomposition into time windows and transformation into the frequency domain to ΔACQ (f) by means of FFT,
g) determining a complex correction transfer function from ΔFWD _INC (f) and ΔACQ (f) for each time slot,
h) preparation of the individual matrix elements of the correction transfer function without averaging of the individual time windows separately in each time window by h1) utilization of non-relevant spectral lines and h2) frequency domain averaging with rejection of outliers,
i) calculation of new correction values ΔDRV with error signal, correction transfer function and inverse transfer function matrix,
j) iterative repetition of steps d) to i) until a termination condition is reached.

Die Ermittlung, wie das lineare Modell theoretisch die Steuersignale auf Zeitfenster der Erfassungssignale innerhalb des betrachteten Frequenzspektrums abbildet, erfolgt dabei vorteilhaft, indem aus dem Fehlerwert und der Inversen der Transferfunktionsmatrix ein Korrekturwert (Steuersignalkorrektur) berechnet wird und aus diesem und der Transferfunktionsmatrix eine theoretische Erfassungsdifferenz (forward Prediction) ermittelt wird, die die theoretische Abbildung der Korrekturen der Steuersignale beschreibt. In einer vorteilhaften Abwandlung dieses Verfahrensschrittes kann auch der Fehler selbst anstatt der theoretischen Erfassungsdifferenz für die weitere Berechnung genutzt werden.The determination of how the linear model theoretically images the control signals on time windows of the detection signals within the considered frequency spectrum is advantageously carried out by calculating a correction value (control signal correction) from the error value and the inverse of the transfer function matrix and from this and the transfer function matrix a theoretical detection difference ( forward prediction), which is the theoretical mapping of the corrections of the Describes control signals. In an advantageous modification of this method step, the error itself can be used instead of the theoretical detection difference for the further calculation.

Mit dem Korrekturwert und den alten Steuersignalen werden neue Steuersignale berechnet, die anschließend in den Prüfstand eingespeist werden. Die resultierenden neuen Erfassungssignale und die vorhergehenden Erfassungssignalen dienen dazu, die tatsächliche Erfassungsdifferenz zu bestimmen, welche die tatsächliche Abbildung der Korrekturen der Steuersignale beschreibt.The correction value and the old control signals are used to calculate new control signals, which are then fed into the test bench. The resulting new detection signals and the previous detection signals serve to determine the actual detection difference which describes the actual mapping of the corrections of the control signals.

Die Berechnung neuer Steuersignale kann auf zwei Wegen erfolgen,

• indem ein Fehlerwert aus neuen Erfassungssignalen und Zielsignalen ermittelt wird und neue Steuersignale aus Fehlerwerten, Korrekturtransferfunktion, inverser Transferfunktionsmatrix und Steuersignalen der vorangegangenen Steuersignaleinspeisung ermittelt werden oder indem
• der Fehler des vorangegangenen Iterationsschrittes zur Festlegung eines Korrekturwertes genutzt werden und neue Steuersignale aus vorangegangen Fehlerwerten, Korrekturtransferfunktion, inverser Transferfunktionsmatrix und Steuersignalen der der vorangegangenen Steuersignaleinspeisung vorhergehenden Steuersignaleinspeisung ermittelt werden.

The calculation of new control signals can be done in two ways,

By determining an error value from new detection signals and target signals and determining new control signals from error values, correction transfer function, inverse transfer function matrix and control signals of the preceding control signal supply or by
The error of the preceding iteration step is used to establish a correction value, and new control signals from preceding error values, correction transfer function, inverse transfer function matrix and control signals of the preceding control signal supply preceding the preceding control signal supply are determined.

Der Grundgedanke der Adaption beruht auf den Differenzen zweier Iterationen. Bei der Umsetzung wird dabei der Fehler wie gewöhnlich aus der Differenz von Zielsignal- und Erfassungskanälen berechnet, woraus sich mittels der inversen Transferfunktionsmatrix die Steuersignalkorrektur berechnet. Diese Korrektur hat dementsprechend zum Ziel, den Fehler, der als Berechnungsgrundlage dieser Korrektur gilt, zu kompensieren. Gleichzeitig wird das so gewonnene neue Steuersignal auch in einem Prüflauf genutzt, woraus sich die Messdatenerfassung zu diesem Steuersignal ergibt und aus dem Vergleich von aktuellem und vorangegangenem Erfassungssignal die tatsächliche Erfassungsdifferenz resultiert. Es existiert also die Möglichkeit, einen Vergleich zwischen der theoretischen Erfassungsdifferenz (= ΔFWD_inc oder Fehler) und der tatsächlichen Erfassungsdifferenz (= ΔACQ) durchzuführen. In vielen Fällen erweist es sich jedoch als ungünstig, einen Vergleich zum Fehler durchzuführen, da viele (gewollte) Nutzereinstellungen dadurch überbrückt würden, so z. B. alle Zylinderverstärkungen oder der Übergangsbereich der Amplitudenskalierung im inversen Modell mittels partieller Kohärenzen. Um diesen Effekt zu verhindern, ist es vorteilhaft, als theoretische Erfassungsdifferenz nicht den Fehler, sondern stattdessen das Inkrement des Forward Prediction (Erfassungsvorhersage) zu benutzen [10]. Dabei handelt es sich um die Erfassungsdifferenz, die auf Grundlage des genutzten Modells, rein rechnerisch aus der ebenfalls berechneten Steuersignalkorrektur ermittelt wird.The basic idea of adaptation is based on the differences between two iterations. In the implementation, the error is calculated as usual from the difference of the target signal and detection channels, from which the control signal correction is calculated by means of the inverse transfer function matrix. Accordingly, this correction has the goal of compensating for the error which serves as the basis for calculating this correction. At the same time, the new control signal obtained in this way is also used in a test run, from which the measurement data acquisition results for this control signal and the actual detection difference results from the comparison of the current and previous detection signal. Thus, there is the possibility of making a comparison between the theoretical detection difference (= ΔFWD _inc or error) and the actual detection difference (= ΔACQ). In many cases, however, it proves to be unfavorable to make a comparison to the error, since many (wanted) user settings would be bridged by, z. B. all cylinder gains or the transition region of the amplitude scaling in the inverse model by means of partial coherences. To prevent this effect, it is advantageous to use as the theoretical detection difference not the error but instead the increment of forward prediction [ 10 ]. This is the detection difference which, on the basis of the model used, is determined purely mathematically from the likewise calculated control signal correction.

Es wird jedoch in jedem Fall ein Vergleich zwischen einer theoretischen und einer tatsächlichen Korrektur durchgeführt, wobei an dieser Stelle noch einmal darauf hingewiesen sei, dass es sich hierbei um ein Frequenzbereichsverfahren handelt, weshalb ein solcher Vergleich wieder in einen Amplituden- und einen Phasenvergleich unterteilt werden muss. Hier, wie auch schon bei der Charakterisierung, lässt sich dies wieder am einfachsten in Form einer komplexen Größe definieren, der sog. Korrekturtransferfunktion.

Gl. 2: Korrekturtransferfunktion However, in each case a comparison is made between a theoretical and an actual correction, it being again pointed out at this point that this is a frequency domain method, and therefore such a comparison is subdivided into an amplitude and a phase comparison got to. Here, as in the case of characterization, this can most easily be defined in the form of a complex variable, the so-called correction transfer function.

Eq. 2: correction transfer function

Diese ergibt sich als Verhältnis der fouriertransformierten theoretischen Erfassungsdifferenz (z. B. ΔFWD_inc) zur fouriertransformierten tatsächlichen Erfassungsdifferenz (ΔACQ) und stellt damit eine komplexe Funktion der Frequenz für jeden Sensorkanal dar. Um den geforderten Verzicht auf jedwede Fenstermittelung zu realisieren, muss diese Funktion für jedes Zeitfenster separat behandelt und ausgewertet werden, wobei verschiedene Probleme behandelt werden müssen.This results from the ratio of the Fourier transformed theoretical detection difference (eg ΔFWD _inc ) to the Fourier transformed actual detection difference (ΔACQ) and thus represents a complex function of the frequency for each sensor channel be treated and evaluated separately for each time window, with various issues to be addressed.

Dabei muss sichergestellt werden, dass keine undefinierte Lösung K berechnet wird. Um dies zu verhindern, muss eine Berechnung der Form K = 0/0 (Null/Null) ausgeschlossen werden. Dies lässt sich mit der Lösung eines weiteren Problems koppeln, einer erforderlichen Rauschunterdrückung. Deshalb ist es zweckmäßig Werte zu definieren, die einen relevanten Einfluss auf das Erfassungssignal haben, was im Frequenzbereich nicht problemlos definiert werden kann. Vorteilhaft erfolgt hierbei der Bezug auf die spektrale Leistungsdichte des jeweiligen Zielsignalkanals [11]. Anhand dieser Funktion lassen sich die für die Iteration unerheblichen Spektrallinien von den relevanten unterscheiden. Falls der Betrag einer Spektrallinie eines Zeitfensters einen zulässigen Grenzwert unterschreitet, wird kein neuer Korrekturwert berechnet.It must be ensured that no undefined solution K is calculated. To prevent this, a calculation of the form K = 0/0 (zero / zero) must be excluded. This can be coupled with the solution of another problem, a required noise suppression. Therefore, it is useful to define values that have a relevant influence on the detection signal, which can not be easily defined in the frequency domain. In this case, the reference to the spectral power density of the respective target signal channel advantageously takes place [ 11 ]. Using this function, the spectral lines irrelevant to the iteration can be distinguished from the relevant ones. If the magnitude of a spectral line of a time window falls below an allowable limit, no new correction value is calculated.

Um eine automatisierte Umsetzung zu erreichen, ist eine Berechnung der Signalleistung in Abhängigkeit vom Wert der Leistungsdichte der einzelnen Spektrallinien notwendig. Dies wird bevorzugt mittels eines Sortierverfahrens und der Summation der einzelnen Linien umgesetzt, wobei den jeweiligen Frequenzen nunmehr lediglich ein Index bzgl. ihrer Position in der Signalleistung zugeordnet wird [12].In order to achieve an automated conversion, it is necessary to calculate the signal power as a function of the value of the power density of the individual spectral lines. This is preferably implemented by means of a sorting method and the summation of the individual lines, wherein the respective frequencies are now assigned only an index with regard to their position in the signal power [ 12 ].

Betrachtet man die Summe der spektralen Leitungsdichte, wird deutlich, dass diese sehr schnell gegen einen Grenzwert, die Signalleistung des betrachteten Zielsignals, konvergiert [13]. Durch die Definition eines Grenzwertes, bevorzugt größer als 90% und besonders bevorzugt ca. 99% der Signalleistung, erhält man den Index der Spektrallinie, ab welchem lediglich der verbleibende Prozentanteil bis 100% der Signalleistung des Zielsignals beschrieben wird. Diesem Index wird nun eindeutig der Wert der Spektrallinie in der spektralen Leistungsdichte zugeordnet, woraus nunmehr ein Schwellwert der Leistungsdichte für den Frequenzbereich definiert werden kann [14]. If one considers the sum of the spectral line density, it becomes clear that it converges very fast to a limit value, the signal power of the considered target signal [ 13 ]. By defining a limit value, preferably greater than 90% and particularly preferably approximately 99% of the signal power, the index of the spectral line is obtained, from which only the remaining percentage to 100% of the signal power of the target signal is described. This index is now unambiguously assigned the value of the spectral line in the spectral power density, from which now a threshold value of the power density for the frequency range can be defined [ 14 ].

Für diesen Zweck hat sich eine weitere Skalierung des Schwellwertes als günstig erwiesen. Die Nutzung der so gewonnenen Schwellwerte verhindert nun eine Nulldivision, ebenso wie eine fehlerhafte Adaption bzgl. eines Hintergrundrauschens, da alle ausgewerteten Linien von relevanter Größenordnung sind. Ist dies nicht der Fall, so findet keine Adaption statt sondern der bisherige Wert der Korrekturtransferfunktion wird beibehalten.For this purpose, a further scaling of the threshold value has proven to be favorable. The use of the threshold values thus obtained now prevents a zero division, as well as a faulty adaptation with regard to a background noise, since all the evaluated lines are of relevant magnitude. If this is not the case, no adaptation takes place, but the previous value of the correction transfer function is retained.

Neben diesem numerischen Problem existiert noch eine entscheidende Schwierigkeit, welche sich aus den fehlenden Mittelungen der einzelnen Zeitfenster ergibt. Durch die Betrachtung dieser Stichproben mit dem Umfang von eins sind alle Werte in großem Maße Zufallswerte. Eine Nutzung der bisher berechneten Korrekturwerte ist demnach ohne weitere Aufbereitung ausgeschlossen. Diese Aufbereitung wird dabei in zwei Punkte unterteilt, die Ausreißerselektion einschl. Stabilitätstest und die Frequenzbereichsmittelung. Ausgangspunkt ist dabei nun die berechnete Transferkorrekturfunktion zum Stichprobenumfang n = 1.In addition to this numerical problem there is still a crucial difficulty, which results from the missing averaging of the individual time windows. By considering these one-size-fitsamples, all values are largely random. A use of the previously calculated correction values is therefore excluded without further processing. This preparation is divided into two points, the outlier selection including stability test and the frequency range averaging. The starting point is now the calculated transfer correction function for the sample size n = 1.

Die mit der Korrekturtransferfunktion ermittelten Korrekturwerte werden aufbereitet, indem

• für jedes Zeitfenster und jede Spektrallinie S im Frequenzbereich ein Wert der Korrekturtransferfunktion (Korrekturwerte) ermittelt wird
• im Folgenden jedes Zeitfenster separat behandelt wird, mit den Schritten: – Auswahl einer Stichprobe aus allen Spektrallinien, umfassend die Spektrallinie S, und damit der zugehörigen Werte der Korrekturtransferfunktion – Bildung des Medians der Realteile der ermittelten Werte der Korrekturtransferfunktion und des Medians der Imaginärteile der ermittelten Werte der Korrekturtransferfunktion – Definition einer zulässige absoluten Abweichung für die Phase und einer zulässige relativen Abweichung des Betrags für die Amplitude der Werte der Korrekturtransferfunktion – Verwerfen von Spektrallinien, deren Wert der Korrekturtransferfunktionaußerhalb des Bereichs, der durch die Phase und die zulässige Abweichung der Phase sowie die Amplitude und die zulässige Abweichung der Amplitude definiert ist, liegen – Neubestimmung der Korrekturtransferfunktion für die Spektrallinie S durch Mittelwertbildung der nicht verworfenen Werte der Korrekturtransferfunktion über die Frequenz wenn mindestens ein festgelegter Anteil aller Werte der Korrekturtransferfunktion nicht verworfen wird. Aus der Gesamtheit der neu bestimmten Werte ergibt sich die neue Korrekturtransferfunktion, wobei:
• die Werte der Korrekturtransferfunktion ausschließlich zur Korrektur der Phase unter Beibehaltung der Amplitude verwendet werden, wenn mindestens ein festgelegter Anteil aller Werte der Korrekturtransferfunktion innerhalb der zulässigen Abweichung für die Phase jedoch außerhalb der zulässigen Abweichung der Amplitude liegt,
• die Werte der Korrekturtransferfunktion ausschließlich zur Korrektur der Amplitude unter Beibehaltung der Phase verwendet werden, wenn mindestens ein festgelegter Anteil aller Werte der Korrekturtransferfunktion innerhalb der zulässigen Abweichung für die Amplitude jedoch außerhalb der zulässigen Abweichung der Phase liegt und.
• die Amplitude vorteilhaft als Quadratwurzel der alten Amplitude ermittelt und die Phase proportional zur Amplitude angepasst wird, wenn mehr als ein festgelegter Anteil aller Werte der Korrekturtransferfunktion verworfen wird.

The correction values determined with the correction transfer function are processed by

• a value of the correction transfer function (correction values) is determined for each time window and each spectral line S in the frequency domain
In the following, each time window is treated separately, with the steps: selection of a sample from all spectral lines, including the spectral line S, and thus the associated values of the correction transfer function formation of the median of the real parts of the determined values of the correction transfer function and the median of the imaginary parts of the determined values of the correction transfer function - definition of a permissible absolute deviation for the phase and a permissible relative deviation of the amount for the amplitude of the values of the correction transfer function - discarding spectral lines whose value of the correction transfer function outside the range, by the phase and the permissible deviation of the phase and the amplitude and the permissible deviation of the amplitude are defined, redetermining the correction transfer function for the spectral line S by averaging the undisclosed values of the correction transfer function over the frequency enz if at least a fixed proportion of all values of the correction transfer function is not discarded. From the totality of newly determined values, the new correction transfer function results, wherein:
The values of the correction transfer function are used exclusively for correcting the phase while maintaining the amplitude, if at least a predetermined proportion of all values of the correction transfer function lie within the permissible deviation for the phase but outside the permissible deviation of the amplitude,
• the values of the correction transfer function are used exclusively to correct the amplitude while maintaining the phase, if at least a fixed percentage of all values of the correction transfer function within the allowable deviation for the amplitude are outside the permissible deviation of the phase, and.
Advantageously, the amplitude is determined as the square root of the old amplitude and the phase is adjusted in proportion to the amplitude if more than a predetermined proportion of all values of the correction transfer function are discarded.

Sowohl Stabilitätstest als auch Frequenzbereichsmittelung lassen sich gut in der Ortskurve der Korrekturtransferfunktion zeigen. Zunächst müssen dazu einige benachbarte Punkte zur aktuell untersuchten Spektrallinie dargestellt werden. Die Anzahl dieser Werte sollte dabei bevorzugt im Bereich von 5 bis 20 liegen, wobei ein Wert im Bereich von 6 bis 8 besonders bevorzugt und dort wiederum ein Wert von 7 ganz besonders bevorzugt ist. Damit ist ein Kompromiss zwischen einer ausreichenden Anzahl Mittelungen und einer dennoch präzisen Korrektur schmaler Frequenzbereiche gegeben. Liegt der Berechnung der einzelnen Werte eine Systematik zugrunde, wie sie durch ein ungünstiges lineares Modell gegeben ist, so ergeben sich für im Frequenzbereich sehr dicht beieinander liegende Korrekturwerte vorteilhaft nahezu identische, wenigstens jedoch ähnliche Zeiger(Vektoren) [15]. Diese Vektoren ähneln sich damit sowohl in Phasenlage wie auch Betrag. Doch wie bereits erwähnt, ist es nicht möglich, die so gewonnenen Korrekturvektoren direkt zu mitteln. Da es sich um die Lösung für ein technisches Problem handelt, treten immer auch zufällige Korrekturterme auf, die enorme Beträge aufweisen können, das System also völlig falsch beschreiben. Eine Korrektur des systematischen Fehlers könnte so nicht vorgenommen werden. Aus diesem Grund müssen Werte dieser Art als Ausreißer erkannt und aus der Rechnung entfernt werden. Notwendig ist dazu die Kenntnis eines Schätzwertes der gewünschten Korrektur, welche jedoch, wie soeben beschrieben, nicht aus der Mittelung gewonnen werden darf. Die Statistik kennt als alternative und ausreißerunempfindliche Größe für reelle Größen den Median, welcher sich im Komplexen auf Realteil und Imaginärteil der Korrekturen anwenden lässt. Der so gefundene komplexe Median stellt den Bezugsvektor für die weitere Betrachtung dar. Dazu werden eine zulässige absolute Phasenabweichung sowie eine zulässige relative Abweichung des Betrages definiert. Diese Einteilung in absolut für die Phase und relativ für die Amplitude entspricht der üblichen Darstellung von Frequenzgängen im Bode-Diagramm. Günstige Werte des zulässigen Phasenfehlers liegen bevorzugt im Bereich zwischen +-20° und +-60°, besonders bevorzugt im Bereich von +-40° bis +-50°, ganz besonders bevorzugt bei ca. 45°. Für die Amplitudenskalierung liegen die Faktoren bevorzugt im Bereich zwischen 1,1 und 4 für Amplitudenüberschreitungen und 0,9 bis 0,25 für Amplitudenunterschreitungen, und besonders bevorzugt im Bereich zwischen 1,25 und 1,5 für Amplitudenüberschreitungen und 0,8 bis 0,67 für Amplitudenunterschreitungen. Die so gefundenen Toleranzen um die Zeigerspitze des komplexen Medians beschreiben damit ein Kreissegment innerhalb der Ortskurve [16]. Es kann nun leicht geprüft werden, welche der berechneten Korrekturen sich innerhalb dieses Kreissegments befinden und damit auswertbare Werte darstellen und welche Werte außerhalb des Segmentes liegen und somit als Ausreißer aussortiert werden.Both stability test and frequency domain averaging can be well demonstrated in the locus of the correction transfer function. First of all, some neighboring points to the currently examined spectral line have to be displayed. The number of these values should preferably be in the range from 5 to 20, a value in the range from 6 to 8 being particularly preferred, and there again a value of 7 being very particularly preferred. This provides a compromise between a sufficient number of averagings and nevertheless precise correction of narrow frequency ranges. If the calculation of the individual values is based on a systematic, as given by an unfavorable linear model, it is advantageous for virtually identical, but at least similar, vectors (vectors) to be obtained for the correction values which are very close to each other in the frequency domain [ 15 ]. These vectors are thus similar in both phase and magnitude. However, as already mentioned, it is not possible to directly average the correction vectors obtained in this way. Since it is the solution to a technical problem, there are always random correction terms that can contain enormous amounts, which is why the system is completely wrong. A correction of the systematic error could not be made in this way. That's why Values of this type are identified as outliers and removed from the invoice. For this purpose, it is necessary to know an estimated value of the desired correction, which however, as just described, must not be obtained from the averaging. The statistic knows as alternative and outlier-insensitive variable for real quantities the median, which can be applied in the complex to real part and imaginary part of the corrections. The complex median thus found represents the reference vector for further consideration. For this purpose, a permissible absolute phase deviation and a permissible relative deviation of the amount are defined. This division into absolute for the phase and relative to the amplitude corresponds to the usual representation of frequency responses in the Bode diagram. Favorable values of the permissible phase error are preferably in the range between + -20 ° and + -60 °, particularly preferably in the range of + -40 ° to + -50 °, very particularly preferably at approximately 45 °. For amplitude scaling, the factors are preferably in the range between 1.1 and 4 for amplitude exceedances and 0.9 to 0.25 for amplitude undershoots, and more preferably in the range between 1.25 and 1.5 for amplitude exceedances and 0.8 to 0, 67 for amplitude underruns. The tolerances thus found around the pointer tip of the complex median thus describe a circle segment within the locus [ 16 ]. It can now be easily checked which of the calculated corrections are within this circle segment and thus represent evaluable values and which values are outside the segment and thus sorted out as outliers.

Die relative Anzahl an Ausreißern aus dieser Punktauswahl ist nun wiederum ein geeignetes Maß für die Güte der Abschätzung des komplexen Korrekturwertes. Als Kriterium kommt dabei eine Schwelle bevorzugt im Bereich von 20% bis 80%, besonders bevorzugt von 40% bis 60%, ganz besonders bevorzugt von ca. 50% nutzbarer Werte aus den berechneten Korrekturvektoren zur Anwendung. Befinden sich weniger Punkte, als von der Schwelle angegeben, innerhalb des Kreissegments, so muss für die betrachtete Stichprobe insgesamt von einer nicht abschätzbaren, d. h. rein zufälligen Korrektur ausgegangen werden. Da diese zu keiner Verbesserung der Systembeschreibung führt, wird in diesem Fall aus den aktuellen Zeigern kein neuer Wert der Korrekturfunktion ermittelt.The relative number of outliers from this point selection is now again a suitable measure of the quality of the estimate of the complex correction value. The criterion used here is preferably a threshold in the range from 20% to 80%, particularly preferably from 40% to 60%, very particularly preferably from approximately 50% of usable values from the calculated correction vectors. If there are fewer points than indicated by the threshold, within the circle segment, then for the sample under consideration a total of one non-predictable, ie. H. purely random correction can be assumed. Since this does not lead to an improvement of the system description, in this case no new value of the correction function is determined from the current pointers.

Zwei Ausnahmen stellen die folgenden Fälle dar. Zum einen können Fälle eintreten, in denen eine Information zur Phase mit guter Treffsicherheit abgeschätzt werden kann, jedoch keine neuen Informationen zur Amplitude möglich sind [17]. Zum zweiten ist aber auch der umgekehrte Fall realistisch, d. h. es liegen nutzbare Informationen zur Amplitude vor, jedoch wurde keine neue Erkenntnis bezüglich der Phase gewonnen [18].Two exceptions are the following cases. On the one hand, there may be cases in which information about the phase can be estimated with good accuracy but no new information on the amplitude is possible [ 17 ]. Secondly, however, the reverse case is realistic, ie there is usable information on the amplitude, but no new knowledge regarding the phase was gained [ 18 ].

In diesen beiden Fällen werden vorteilhaft nur die nutzbaren Informationen ausgewertet, also Phase oder Amplitude, wobei die unbestimmte Größe unverändert bleibt. Auf diese Art und Weise ergibt sich die maximale Reaktionsgeschwindigkeit für das Adaptionsverfahren, was in vielen Fällen für die Iterationsstabilität von größter Bedeutung ist.In these two cases, advantageously only the usable information is evaluated, ie phase or amplitude, the indefinite quantity remaining unchanged. In this way, the maximum reaction rate for the adaptation process, which is in many cases for the iteration stability of paramount importance.

Ein weiteres häufiges Problem stellt die Langzeitadaptionsfähigkeit dar. Reale Prüfbedingungen erzeugen häufig Korrekturvektoren sehr kleiner Beträge. Diese wiederum führen zu sehr kleinen Änderungen am Erfassungssignal, welche nun zum eben beschriebenen Effekt des Punkthaufens (keine Punkte im Kreissegment) führen. Da sich auf diese Art eine Rückskalierung zu betragsmäßig größeren Korrekturwerten prinzipbedingt ausschließt, wäre eine langfristige Adaption nicht gegeben. Diesem Problem muss demnach gesondert entgegengewirkt werden.Another common problem is long-term adaptability. Real test conditions often produce correction vectors of very small amounts. These in turn lead to very small changes to the detection signal, which now lead to the just described effect of the pile of dots (no points in the circle segment). Since in this way a rescaling to absolute larger correction values excludes principle, a long-term adaptation would not exist. Accordingly, this problem must be counteracted separately.

Gl. 3 verbesserte Korrekturwertberechnung

Eq. 3 improved correction value calculation

Bevorzugt wird dabei eine Veränderung des Betrages des bisherigen Korrekturwertes mittels einer einfachen Quadratwurzel vorgenommen, wodurch mit steigender Iterationsanzahl eine Konvergenz des Betrages gegen den Wert |K| = 1 angestrebt wird. In gleichem Maße, wie sich der neu berechnete Betrag, zum vorausgegangenen Wert verhält, wird dabei auch die Phase gegen einen Wert von φ = 0° verschoben, wodurch bei häufiger Wiederholung selbst betragsmäßig kleinste Korrekturvektoren wieder gegen den Wert K = 1 + 0i streben. Die vorteilhafte Verwendung der Quadratwurzelfunktion und der linearen Phasenveränderung kann dabei auch durch beliebige andere Funktionen ersetzt werden, welche mit fortschreitender Iterationszahl gegen einen Wert K = 1 + 0i streben.In this case, a change of the amount of the previous correction value is preferably made by means of a simple square root, whereby as the number of iteration increases, a convergence of the amount against the value | K | = 1 is desired. To the same extent as the newly calculated amount is related to the previous value, the phase is also shifted to a value of φ = 0 °, whereby even the smallest amount of correction vectors in the case of frequent repetition again strive against the value K = 1 + 0i. The advantageous use of the square root function and the linear phase change can also be replaced by any other functions which strive with increasing iteration number against a value K = 1 + 0i.

Mit dem soeben beschriebenen Verfahren [19] zur Bestimmung der komplexen Korrekturtransferfunktionen K(f) ist es nun möglich, eine stabile und dennoch lediglich auf einem, dem aktuellen Zeitfenster basierende Adaption zu erreichen.With the just described method [ 19 ] to determine the complex correction transfer functions K (f), it is now possible to achieve a stable, yet only on one, the current time window based adaptation.

Im Ergebnis dieser Auswertung wird demnach eine Adaption einer ungünstigen oder gar falschen Systembeschreibung an die realen Systembedingungen vorgenommen [20].As a result of this evaluation, an adaptation of an unfavorable or even incorrect system description to the real system conditions is thus carried out [ 20 ].

Das neue Iterationsverfahren ermöglicht also durch neuartige Berechnungen und mathematische Auswertungen, die bisherige Mittelung mehrerer Zeitfenster durch eine Korrektur im konkreten Zeitfenster zu ersetzen. Dazu bieten sich zwei Verfahren an:

• Wiederholung einer Iteration mit neuen Korrekturtransferfunktionen (sog. Steuersignal-Rückkorrektur)
• Adaptive Iteration mit Bestimmung der Korrekturtransferfunktionen aus dem vorangegangenen Iterationslauf

Thus, the new iteration method enables the previous averaging of several new calculations and mathematical evaluations Replace time window with a correction in the specific time window. There are two methods for this:

Repetition of an iteration with new correction transfer functions (so-called control signal back-correction)
• Adaptive iteration with determination of the correction transfer functions from the previous iteration run

Steuersignal(Drive)-RückkorrekturControl signal (Drive) -Rückkorrektur

Die Steuersignalrückkorrektur ermöglicht die Integration der berechneten Korrekturfunktionen. Dabei wird ein bereits berechnetes Steuersignal, zu dem auch schon eine Messdatenerfassung existiert, unter gleichen Einstellungen erneut berechnet. Da diese Steuersignalkorrektur schon einmal durchgeführt wurde, wird hier von „Rück”-Korrektur im Sinne von erneuter Korrektur gesprochen. Der Unterschied zwischen der ursprünglichen Berechnung und der Rückkorrektur besteht nun in der Auswertung der durchgeführten Erfassung, wie sie bereits ausführlich beschrieben wurde.The control signal feedback allows the integration of the calculated correction functions. In this case, an already calculated control signal, to which a measurement data acquisition already exists, is recalculated under the same settings. Since this control signal correction has already been performed once, we are talking about "back" correction in the sense of re-correction. The difference between the original calculation and the back correction now lies in the evaluation of the acquisition performed, as has already been described in detail.

Das Gesamtverfahren gestaltet sich dabei wie folgt [21]: Zunächst muss mindestens eine reguläre Iteration, bestehend aus Fehlerberechnung (außer bei erster Steuersignalberechnung), Steuerkorrekturberechnung und Messdatenerfassung stattfinden.The overall procedure is as follows [ 21 ]: First, at least one regular iteration, consisting of error calculation (except for the first control signal calculation), control correction calculation and measurement data acquisition must take place.

Zu diesen Messdaten lässt sich nun die Differenz zur vorangegangenen Iteration (ΔACQ) berechnen (außer bei erster Messdatenerfassung). Da das System unverändert ist und sich lediglich das Steuersignal um ΔDRV verändert hat, müssen die Änderungen der Erfassung auf die Änderungen am Steuersignal zurückzuführen sein. Es folgt demnach der erforderliche Vergleich, inwieweit die tatsächliche Erfassungsänderung der aus der Steuersignal-Differenz resultierenden, theoretischen Erfassungsdifferenz entspricht. Zu diesem Zweck wird eine inkrementelle theoretische Erfassungsberechnung (sog. Incremental forward prediction) durchgeführt oder es wird alternativ der tatsächlich zu korrigierende Fehler angewendet. Aus diesen Zeitsignalen wird nun für jeden Kanal und jedes Zeitfenster die erforderliche Korrekturtransferfunktion K berechnet.The difference to the previous iteration (ΔACQ) can now be calculated for these measured data (except for the first measurement data acquisition). Since the system is unchanged and only the control signal has changed by ΔDRV, the changes in detection must be due to changes in the control signal. Accordingly, the required comparison follows to what extent the actual detection change corresponds to the theoretical detection difference resulting from the control signal difference. For this purpose, an incremental theoretical acquisition calculation (so-called incremental forward prediction) is performed or, alternatively, the error actually to be corrected is applied. From these time signals, the required correction transfer function K is now calculated for each channel and each time window.

Beim Stand der Technik müssen diese gemittelt werden.In the prior art, these must be averaged.

Erfindungsgemäß ist es nun mit Kenntnis aller dieser Funktionen möglich, die Abweichungen der ursprünglichen Berechnung zu kompensieren. Dazu wird die Korrekturtransferfunktion bei der erneuten Berechnung der Steuersignalkorrektur wiederum auf jeden Sensorkanal und jedes Zeitfenster angewendet. Da diese Funktion exakt aus demselben Fehler entstand, wie der, der bei der Rückkorrektur Verwendung findet, ist eine maximale Genauigkeit gewährleistet.According to the invention, it is now possible with knowledge of all these functions to compensate for the deviations of the original calculation. For this purpose, the correction transfer function is again applied to each sensor channel and each time window when recalculating the control signal correction. Since this function was created exactly from the same error as that used in the back correction, maximum accuracy is ensured.

Nach der Berechnung des neuen Steuersignals wird auch jetzt eine Messdatenerfassung durchgeführt, aus der erneut ein Fehler berechnet werden kann. Bei der sich anschließenden Iteration ergeben sich vier Möglichkeiten: erneute Steuersignalrückkorrektur, adaptive Korrektur, reguläre Korrektur mit Verwendung der bisherigen Korrekturtransferfunktionen oder reguläre Korrektur ohne Verwendung der Korrekturtransferfunktionen. Die Steuersignalrückkorrektur integriert sich also vollständig in den Iterationsprozess.After the calculation of the new control signal, a measurement data acquisition is now also carried out, from which an error can be calculated again. In the subsequent iteration, there are four possibilities: new control signal back-correction, adaptive correction, regular correction using the previous correction transfer functions or regular correction without using the correction transfer functions. The control signal return correction is thus integrated completely into the iteration process.

Im Beispiel hier [21] findet eine zweite Steuersignalrückkorrektur statt, auf die eine reguläre Iteration mit Berücksichtigung der aktuellen Korrekturtransferfunktionen folgt. Zu beachten sei an dieser Stelle noch, dass eine erneute Berechnung der Korrekturtransferfunktion immer mit der Nutzung der bisherigen Korrekturtransferfunktion verbunden ist, eine Entkopplung von vorangegangenen Iterationen ist nur über eine zusätzliche adaptionsfreie Iteration möglich, da für den Vergleich immer die letzten benutzten Korrekturen herangezogen werden müssen. Alternativ können auch Korrekturtransferfunktionen vorangegangener Iterationen genutzt werden.In the example here [ 21 ], a second control signal back-up takes place, followed by a regular iteration, taking into account the current correction transfer functions. It should be noted at this point that a new calculation of the correction transfer function is always associated with the use of the previous correction transfer function, a decoupling of previous iterations is only possible via an additional adaption-free iteration, since the last used corrections must always be used for the comparison , Alternatively, correction transfer functions of previous iterations can also be used.

Da das Ziel der Steuersignalrückkorrektur darin besteht, in einem zusätzlichen Schritt die Signale der Erfassungsdifferenz an die des Fehlers oder des inkrementellen Forward Prediction anzugleichen, ist auch eine Berechnung dieses erwünschten Iterationsergebnisses möglich. Diese berechnete Erfassung lässt sich in erster Näherung als Überlagerung aus der vorangegangenen Messdatenerfassung, der aktuellen Erfassungsdifferenz und der erwarteten Erfassungsänderung (Fehler oder FWD (inkrementelles Forward Prediction)) berechnen, wobei k einen Abschwächungsfaktor für die Verwendung der Korrekturtransferfunktion darstellt. ACQ_ber = ACQ_alt + k·ΔFWD_inc + (1 – k)·ΔACQ Gl. 4 Berechnete Erfassung aufgrund inkrementeller Forward Prediction bzw. ACQ_ber = ACQ_alt + k·Fehler + (1 – k)·ΔACQ Gl. 5 Berechnete Erfassung aufgrund des FehlersSince the goal of the control signal correction is to adjust the signals of the detection difference to that of the error or the incremental forward prediction in an additional step, a calculation of this desired iteration result is also possible. This calculated acquisition can be calculated as a first approximation as an overlay from the previous measurement data acquisition, the current detection difference and the expected detection change (error or FWD (incremental forward prediction)), where k represents an attenuation factor for the use of the correction transfer function. ACQ _ber = ACQ _old + k · ΔFWD _inc + (1 - k) · ΔACQ Eq. 4 Calculated acquisition due to incremental forward prediction or ACQ _over = ACQ _old + k · error + (1 - k) · ΔACQ Eq. 5 Calculated detection due to the error

Somit steht dem Nutzer ein Maß für die Güte der Korrekturtransferfunktionen zur Verfügung. Die Vorteile dieser Anwendung der Implementierung liegen eindeutig in der Güte der Korrekturtransferfunktionen und darin, dass sich mit konstantem Fehler nichtlineare Effekte des Prüfsystems auch in großem Maße konstant verhalten. Der Nachteil dieser Art der Umsetzung liegt in der Aufwendung eines zusätzlichen Iterationsschrittes, ohne einen deutlichen Iterationsfortschritt zu erzielen. Um diesen Nachteil zu kompensieren, steht die adaptive Iteration zur Verfügung.Thus, the user has a measure of the quality of the correction transfer functions available. The advantages of this implementation implementation are clearly in the quality of the correction transfer functions and in the fact that with constant error non-linear effects of the test system also behave to a large extent constant. The disadvantage of this type of implementation lies in the expenditure of a additional iteration step, without achieving a significant iteration progress. To compensate for this disadvantage, the adaptive iteration is available.

Adaptive IterationAdaptive iteration

Die sogenannte adaptive Iteration stellt die zweite Möglichkeit zur Bestimmung und Berücksichtigung der Korrekturtransferfunktionen dar. Der wesentliche Unterschied zur Steuersignalrückkorrektur besteht darin, die Berechnungen zur Adaption nun in die reguläre Iteration zu integrieren. Dadurch entfällt der Nachteil der zusätzlichen Iterationsschritte.The so-called adaptive iteration represents the second possibility for the determination and consideration of the correction transfer functions. The essential difference to the control signal back correction is to integrate the calculations for the adaptation now in the regular iteration. This eliminates the disadvantage of additional iteration steps.

Das Gesamtverfahren der adaptiven Iteration ist dabei dem der Steuersignalrückkorrektur sehr verwandt. Der Unterschied besteht darin, die Korrekturtransferfunktionen nicht aus der aktuellen Iteration zu ermitteln und damit den Fehler konstant zu halten, sondern stattdessen die vorangegangene Iteration zu benutzen. Demnach wird für den aktuellen Iterationsschritt der Fehler erneut berechnet und steht somit wie in einer regulären Iteration zur Verfügung. Der Prozess der Prüfstandsinbetriebnahme wird also durch die Adaption nicht verzögert.The overall method of the adaptive iteration is very similar to that of the control signal correction. The difference is that the correction transfer functions are not derived from the current iteration, keeping the error constant, but instead using the previous iteration. Accordingly, the error is recalculated for the current iteration step and is thus available as in a regular iteration. The process of test bench commissioning is therefore not delayed by the adaptation.

Der Ablauf folgt dabei nach dem angegebenen Flussdiagramm [22].The process follows the given flowchart [ 22 ].

Zunächst wird auch hier eine reguläre Iteration durchgeführt. Der Vergleich der tatsächlichen Änderung der Messdatenerfassungssignale gegenüber dem diesem Iterationsschritt noch vorausgegangenen Iterationsschritt zur theoretischen Änderung (Fehler bzw. ΔFWD_inc) zwischen dieser Iteration und dem diesem Iterationsschritt noch vorausgegangenen Iterationsschritt liefert die Berechnungsgrundlage für die Korrekturtransfertunktion, d. h. es wird die tatsächliche Änderung gegenüber dem vorletzten Iterationsschritt mit der theoretischen Änderung gegenüber dem letzten Iterationsschritt verglichen. Diese Korrekturtransfertunktion wird dann in der aktuellen Steuersignalberechnung angewendet, wobei wie in jeder regulären Iteration der aktuelle Fehler als Differenz des Zielsignals zum letzten Erfassungssignal neu berechnet wird.First of all, a regular iteration is performed here as well. The comparison of the actual change in the measured data acquisition signals with the iterating iteration step prior to this iterating step for the theoretical change (error or ΔFWD _inc ) between this iteration and the iteration step that precedes this iteration step provides the calculation basis for the correction transfer function, ie it becomes the actual change from the penultimate one Iteration step compared with the theoretical change compared to the last iteration step. This correction transfer function is then applied in the current control signal calculation, where, as in every regular iteration, the current error is recalculated as the difference of the target signal to the last detection signal.

Es findet demnach eine Extrapolation der dynamischen Eigenschaften des Systems aus der Differenz der (mindestens) zwei vorangegangenen Iterationen auf die aktuelle Iteration statt (bei der ersten Iteration ist eine Erfassung ausreichend). Die so gewonnenen Korrekturen sind damit immer eine Iteration rückläufig, dafür jedoch mehraufwandsfrei. Auch hier, wie auch bei der Steuersignalrückkorrektur, setzten sich fortlaufende Korrekturen immer aus dem Produkt der Werte aller vorangegangenen Korrekturtransferfunktionen sowie der aktuellen Änderung zusammen. Ein Neubeginn der Adaption ist somit auch hier nur nach der Durchführung einer regulären Iteration möglich. Da jedoch in jeder Adaption eine vollständige, d. h. nicht abgeschwächte Adaption stattfinden kann, stellt dies keine Einschränkung dar. Weiterhin ist denkbar, eine Nutzung früherer Korrekturtransferfunktionen auch für spätere Iterationsschritte zuzulassen.Thus, an extrapolation of the dynamic properties of the system from the difference of the (at least) two previous iterations to the current iteration takes place (in the first iteration a detection is sufficient). The corrections thus obtained are always one iteration declining, but more effort free. Again, as with the control signal feedback, continuous corrections always consist of the product of the values of all previous correction transfer functions and the current change. A new beginning of the adaptation is thus possible only after the execution of a regular iteration. However, since in every adaptation a complete, i. H. Unattenuated adaptation can take place, this is not a restriction. Furthermore, it is conceivable to allow use of previous correction transfer functions also for later iteration steps.

Eine Einrichtung zur Durchführung der vorstehenden Verfahrensvarianten weist mindestens einen Prüfstand, mindestens einen Aktuator, mindestens einen Prüfgegenstand, mindestens einen Sensor und mindestens ein Datenverarbeitungssystem auf. Dabei wird der Aktuator definiert mit Steuersignalen beaufschlagt, die er in physikalische Größen umsetzt, die auf den Prüfgegenstand einwirken. Der Sensor wandelt die Reaktion des Prüfgegenstandes in Erfassungssignale und führt diese dem Datenverarbeitungssystem zu, wobei das Datenverarbeitungssystem ein erstes Modul mit einer Transferfunktionsmatrix als linearem Modell des Prüfstandes und
ein zweites Modul, das Steuersignale iterativ auf Grundlage einer Korrekturtransferfunktion ermittelt, wobei diese unter ausschließlicher Nutzung des aktuellen Zeitfensters und dem Vergleich von theoretischen und tatsächlichen Erfassungssignalen ermittelt wird
aufweist, und dass das erste Modul und das zweite Modul so zusammengeschaltet sind, dass der Aktuator so angesteuert wird, dass das Erfassungssignal ein Zielsignal innerhalb vordefinierter zulässiger Abweichungen nachbildet.A device for carrying out the above method variants has at least one test stand, at least one actuator, at least one test object, at least one sensor and at least one data processing system. In this case, the actuator is defined with control signals acted upon, which he translates into physical quantities that act on the test object. The sensor converts the reaction of the test object into detection signals and feeds it to the data processing system, the data processing system having a first module with a transfer function matrix as a linear model of the test bed and
a second module which iteratively determines control signals based on a correction transfer function, which is determined using only the current time window and the comparison of theoretical and actual detection signals
and in that the first module and the second module are connected together so that the actuator is controlled so that the detection signal emulates a target signal within predefined permissible deviations.

Die Module können sowohl als Softwarelösung als auch als Hardwarelösung ausgeführt sein. Bevorzugt kommt eine Softwarelösung zum Einsatz, die auf einem handelsüblichen PC oder sonstigen Computersystem läuft. Vorteilhaft werden entsprechende kundenspezifische Schaltkreise (ASICs) oder Hardware/Softwarekombinationen, wie beispielsweise FPGAs eingesetzt.The modules can be implemented both as a software solution and as a hardware solution. Preferably, a software solution is used which runs on a commercial PC or other computer system. Advantageously, corresponding customer-specific circuits (ASICs) or hardware / software combinations, such as FPGAs are used.

Die genannte Vorrichtung wird bevorzugt für elektrotechnische Prüfungen und/oder Materialprüfungen und/oder Prüfungen für die Automobilindustrie, die Luftfahrtindustrie, die Nutzfahrzeugindustrie, die Schienenfahrzeugindustrie oder im allgemeinen Maschinenbau verwandt.Said device is preferably used for electrotechnical tests and / or material tests and / or tests for the automotive industry, the aerospace industry, the commercial vehicle industry, the rail vehicle industry or in general mechanical engineering.

AbkürzungenAbbreviations

DRV

Drive signal (control signal)

ΔDRV

Drive signal correction (control signal correction)

ACQ

Detection signal of the sensors

ΔACQ

Difference of the sensor detections between two iterations

FWD

Forward prediction, calculated acquisition based on the linear model

FWD inc

Incremental forward prediction, calculated acquisition based on the linear model and the last actual acquisition

ΔFWD inc

calculated change based on the linear model to the last actual acquisition

TGT

Target signal, target signal of the sensor channels

ERROR

Fault signal as the difference of the target signal to the last detection signal

H

Transfer function matrix, linear model

H -1

inverse transfer function matrix, also linear

K

Correction transfer function

FFT

Fast Fourier Transformation

MIMO

Multiple Input Multiple Output (systems with a plurality of input signals and a plurality of output signals)

RMS

Root-mean-square (quadratic mean)

Figurencharacters

1 Servohydraulischer Regelkreis 1 Servohydraulic control circuit

2 Der Prüfstand als MIMO-System (Multiple Input, Multiple Output) 2 The test bench as MIMO system (Multiple Input, Multiple Output)

3 Daten zur Modellbildung 3 Modeling data

4 Notwendige Unterteilung des Zeitbereiches in sog. Fenster (hier: Überlappung nicht skizziert, aber vorhanden) 4 Necessary subdivision of the time range into so-called windows (here: overlap not sketched, but available)

5 Berechnung der ersten Drivedatei (Steuersignaldatei) 5 Calculation of the first file (control signal file)

6 Berechnung des Fehlerzeitsignals 6 Calculation of the error time signal

7 Einzelner Iterationsschritt 7 Single iteration step

8 Vollständiges ITFC-Verfahren 8th Complete ITFC procedure

9 Parameter des ITFC-Verfahrens & Driveberechnungsabfolge (Steuersignalberechnungsabfolge) 9 ITFC procedure & drive calculation sequence parameters (control signal calculation sequence)

10 Grundgedanke der Adaption 10 Basic idea of the adaptation

11 Leistungsdichtespektrum eines Target-Kanals (Zielsignalkanals) 11 Power density spectrum of a target channel (target signal channel)

12 Spektrale Leistungsdichte, sortiert nach Betrag (fallend) 12 Spectral power density, sorted by amount (falling)

13 Signalleistung aus summierter Leistungsdichte 13 Signal power from summed power density

14 Schwellwert der Leistungsdichte zur 99% Signalleistung 14 Threshold of power density for 99% signal power

15 Ausreißerdetektion und Frequenzbereichsmittelung, große Phasen-&Amplitudenübereinstimmung 15 Outlier Detection and Frequency Range Averaging, Large Phase & Amplitude Matching

16 Verteilte Korrekturvektoren, keine Phasen-&Amplitudenübereinstimmung 16 Distributed correction vectors, no phase and amplitude match

17 Korrekturvektoren ohne Amplituden-, jedoch mit großer Phasenübereinstimmung 17 Correction vectors without amplitude, but with large phase match

18 Korrekturvektoren ohne Phasen-, jedoch mit großer Amplitudenübereinstimmung 18 Correction vectors without phase, but with large amplitude match

19 Fallunterscheidungen der Punktverteilungen 19 Case distinctions of the point distributions

20 Korrektur eines ungünstigen Modells auf reale Systembedingungen 20 Correction of an unfavorable model to real system conditions

21 Gesamtverfahren der Drive-Rückkorrektur (Steuersignalrückkorrektur) 21 Overall Drive Reverse Correction (Control Signal Correction)

22 Gesamtverfahren der adaptiven Iteration 22 Overall method of adaptive iteration

Claims

A method for commissioning a test stand with at least one actuator, at least one test object and at least one sensor, wherein the actuator is defined with control signals applied and this translates into physical variables that act on the test object, and the sensor converts the reaction of the test object into detection signals and a data processing system and the data processing system controls the actuator so that the detection signals are approximated to the target signals until a termination condition, wherein: a) at least one transfer function matrix H as a linear model of the coupling of control signals DRV and detection signals ACQ by the test bench and their inverse H is created ^-1, b) error signals from the difference of detection signals and target signals ACQ TGT be determined) ΔDRV correction values from the error signal and the inverse of the transfer function matrix are determined c, d) with Korrekt original value and control signals of the previous control signal feed new E) calculates a theoretical detection difference ΔFWD _INC with the correction value and the transfer function matrix, breaks them into time windows and transforms them into the frequency domain at ΔFWD _INC (f) by means of FFT, f) the actual detection difference ΔACQ is determined, decomposed into time windows and transformed into frequency domain by ΔF FFT in the frequency domain to ΔACQ (f), g) for each time window, a complex correction transfer function of ΔFWD _INC (f) and ΔACQ (f) determined h) the individual matrix elements of the correction transfer function without averaging of the individual time windows are processed separately in each time window by h1) frequency domain averaging with rejection of outliers and h2) rejection of non-relevant spectral lines, i) with error signal, correction transfer function and inverse transfer rfunktionsmatrix new correction values ΔDRV are calculated, j) the steps d) to i) iteratively repeated until reaching a termination condition.

The method of claim 1, wherein step h1) for each spectral line S of a matrix element comprises the following substeps i. Selection of a sample from all spectral lines, comprising the spectral line S, and thus the associated values of the correction transfer function, ii. Formation of the median of the real parts and the imaginary parts of the values of the correction transfer function determined for the spectral lines of the sample, iii. Definition of an allowable absolute deviation for the phase and a permissible relative deviation of the amount for the amplitude of the values of the correction transfer function, iv. Discarding spectral lines whose value of the correction transfer function is outside the range defined by the phase and permissible deviation of the phase as well as the amplitude and the allowable deviation of the amplitude, v. Redetermining the correction transfer function for the spectral line S by averaging the non-rejected values of the correction transfer function over the frequency, if at least a predetermined proportion of all values of the correction transfer function is not discarded.

A method according to claim 2, characterized in that i. only the values for the amplitudes are discarded if at least a predetermined proportion of all values of the correction transfer function within the permissible deviation for the phase is outside the permissible deviation of the amplitude, ii. only the values for the phases are discarded if at least a predetermined proportion of all values of the correction transfer function are within the allowable deviation for the amplitude but outside the allowable deviation of the phase, and iii. the amplitude is determined as the square root of the old amplitude and the phase is adjusted linearly in proportion to the amplitude if more than a fixed proportion of all values of the correction transfer function is discarded.

The method of claim 1, wherein step h2) for each matrix element comprises the following substeps: i. Sorting the spectral lines of the corresponding target signal based on their power density, starting with the most powerful spectral line, ii. Determination of the spectral line up to which the sum of the spectral power density is at least 90% of the signal power of the target signal, iii. Discarding all spectral lines of the matrix element of the correction transfer function whose output data ΔACQ or ΔFWD _{inc have} a smaller power density than that of the determined spectral line.

Method according to one of the preceding claims, wherein for the control signal back-correction i. in step i) of claim 1 with the previous error signal, the correction transfer function and the inverse transfer function matrix new correction values ΔDRV are calculated and ii. in the next iteration in step d) with correction value .DELTA.DRV and control signals of the previous control signal supply preceding control signal feed new control signals are calculated.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that in step g) of claim 1, instead of the calculated theoretical detection difference, the preceding error signal, which has been split into time windows and transformed into the frequency domain by means of FFT, is used to calculate the correction transfer function.

Arrangement for carrying out the method according to one of the preceding claims, with at least one test stand, at least one actuator, at least one test object, at least one sensor and at least one data processing system, wherein the actuator is defined with control signals applied and this translates into physical quantities that on the Test object acts and the sensor converts the reaction of the test object in detection signals and the data processing system, the data processing system having a first module with a transfer function matrix as a linear model of the test bench and a second module, the second module, the method according to one of claims 1 to 6 and that the first module and the second module are connected together so that the actuator is controlled so that the detection signal emulates a target signal within predefined permissible deviations.

Use of the arrangement according to claim 7 for electrotechnical tests and / or material tests and / or tests for the automotive industry, the aerospace industry, the commercial vehicle industry, the rail vehicle industry or in general mechanical engineering.