DE102020209481A1 - Verfahren und Vorrichtung zum Kalibrieren und Betreiben eines Sensorbauteils mithilfe maschineller Lernverfahren - Google Patents

Verfahren und Vorrichtung zum Kalibrieren und Betreiben eines Sensorbauteils mithilfe maschineller Lernverfahren Download PDF

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Felix Michael Stuerner
Nicolai Waniek
Riccardo Cipolletti
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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Kalibrieren eines Sensorbauteils mit einem datenbasierten Kalibrierungsmodel, wobei das Sensorbauteil einen Messaufnehmer zum Bereitstellen einer elektrischen Messgröße, die von einer physikalischen Größe, der das Sensorbauteil ausgesetzt ist, abhängt, mindestens einen Störgrößensensor zur Erfassung einer Störgröße und eine Kalibrierungsmodelleinheit zum Bereitstellen eines trainierbaren datenbasierten Kalibrierungsmodell umfasst, mit folgenden Schritten:- Bauaufschlagen des Sensorbauteils mit einer einwirkenden physikalischen Größe und mindestens einer Störgröße;- Erfassen von Trainingsdatensätzen zu mehreren Auswertungszeitpunkten, wobei für das Erfassen eines Trainingsdatensatzes zu jedem Auswertungszeitpunkt die Schritte ausgeführt werden:◯ Bereitstellen eines Werts der auf das Sensorbauteil einwirkenden physikalischen Größe und einer entsprechenden Soll-Sensorgröße, die den Wert der einwirkenden physikalischen Größe repräsentieren soll,◯ Erfassen einer die physikalische Größe repräsentierenden elektrischen Messgröße;◯ Erfassen der mindestens einen Störgröße;- Trainieren des datenbasierten Kalibrierungsmodell mit den Trainingsdatensätzen, so dass dieses die mindestens eine Störgröße auf Kalibrierungsparameter abbildet, wobei als eine Loss-Funktion ein Unterschied zwischen der Soll-Sensorgröße und der Sensorgröße verwendet wird.

Description

  • Technisches Gebiet
  • Die Erfindung betrifft das Kalibrieren von Sensorbauteilen, insbesondere unter Berücksichtigung von auf das Sensorbauteil extern einwirkenden Störgrößen.
  • Technischer Hintergrund
  • Die Messung physikalischer Größen mit Hilfe von Sensoren unterliegt zusehends höheren Präzisionsanforderungen. Je nach verwendetem physikalischen Messprinzip haben jedoch Störgrößen erheblichen Einfluss auf die Genauigkeit der Sensorgröße.
  • Beispielsweise erfordert der Einsatz von Gyroskopen und Beschleunigungssensoren eine hohe Zuverlässigkeit, da Notfunktionen bei einem Ausfall von anderen Systemen basierend auf Sensorgrößen solcher Sensoren ausgeführt werden. Insbesondere für Beschleunigungssensoren ist zur Gewährleistung der Sicherheit und des Komforts von autonom fahrenden Fahrzeugen eine deutliche Steigerung der Drift-Stabilität und eine signifikante Reduktion des Rauschens von Drehratensensoren erforderlich. Damit könnte ein rein inertiales Navigieren auch für längere Strecken mit unzureichender Geopositionserkennung (GPS, GLONASS und dergleichen) möglich sein.
  • Zur Erhöhung der Präzision von Sensorbauteilen wird in der Regel eine Kalibrierung des Sensorbauteils vorgenommen. Dabei werden geringe fertigungsbedingte Unterschiede zwischen den Sensorbauteilen ausgeglichen und ein präzises Einstellen des Nullpunkts ermöglicht. In der Regel werden dazu in das Sensorbauteil Kalibrierungsparameter eingeschrieben, die eine elektrische Messgröße, die von einer zu messenden physikalischen Größe abhängt, in eine Sensorgröße umsetzt, die die zu messende physikalische Größe repräsentiert.
  • Offenbarung der Erfindung
  • Erfindungsgemäß sind ein Verfahren zum Kalibrieren eines Sensorbauteils gemäß Anspruch 1 sowie ein Verfahren zum Betreiben eines Sensorbauteils, eine Vorrichtung zum Kalibrieren eines Sensorbauteils und eine Vorrichtung zum Betreiben eines Sensorbauteils gemäß den nebengeordneten Ansprüchen vorgesehen.
  • Weitere Ausgestaltungen sind in den abhängigen Ansprüchen angegeben.
  • Gemäß einem ersten Aspekt ist ein Verfahren zum Kalibrieren eines Sensorbauteils mit einem datenbasierten Kalibrierungsmodel vorgesehen, wobei das Sensorbauteil einen Messaufnehmer zum Bereitstellen einer elektrischen Messgröße, die von einer physikalischen Größe, der das Sensorbauteil ausgesetzt ist, abhängt und mindestens einen Störgrößensensor zur Erfassung mindestens einer Störgröße umfasst, mit folgenden Schritten:
    • - Erfassen von Trainingsdatensätzen zu mehreren Auswertungszeitpunkten mit den jeweiligen Schritten:
      • ◯ Beaufschlagen des Sensorbauteils mit einer physikalischen Größe;
      • ◯ Bereitstellen einer entsprechenden Soll-Sensorgröße, die den Wert der einwirkenden physikalischen Größe repräsentieren soll,
      • ◯ Erfassen einer die physikalische Größe repräsentierenden elektrischen Messgröße und der mindestens einen Störgröße mithilfe des Sensorbauteils zu dem jeweiligen Auswertungszeitpunkt;
    • - Trainieren des datenbasierten Kalibrierungsmodells mit den Trainingsdatensätzen, so dass dieses die mindestens eine Störgröße auf den mindestens einen Kalibrierungsparameter abbildet.
  • Es kann vorgesehen sein, dass das datenbasierte Kalibrierungsmodell mit einer Loss-Funktion trainiert wird, die einen Unterschied zwischen der Soll-Sensorgröße und der Sensorgröße, die sich durch Beaufschlagung der elektrischen Messgröße mit der Kalibrierungsfunktion ergibt, angibt.
  • Zur Kalibrierung eines Sensorbauteils werden in der Regel Kalibrierungsparameter bestimmt, die dazu dienen, gemäß einer vorbestimmten Kalibrierungsfunktion eine elektrische Messgröße, die basierend auf einem physikalischen Messprinzip unmittelbar aus der zu messenden physikalischen Größe resultiert, in eine Sensorgröße umzurechnen, die die physikalische Größe bestmöglich repräsentiert und ausgegeben bzw. bereitgestellt wird.
  • Die Kalibrierungsfunktion kann einer Übertragungsfunktion entsprechen, die eine Signaltransformation durch den Gesamtsensoraufbau im regelungstechnischen Sinn beschreibt. Die Kalibrierungsfunktion kann auch nur einen Teil der Übertragungsfunktion darstellen.
  • Beispielsweise kann die elektrische Messgröße einer Spannung, einem Strom oder einem Frequenzsignal entsprechen und als digitaler Wert bereitgestellt werden, um anschließend mithilfe einer Kalibrierungsfunktion mit den Kalibrierungsparametern beaufschlagt zu werden. Im einfachsten Fall umfassen die Kalibrierungsparameter einen Faktor und einen Offset, um die Drift und eine Nullpunktverschiebung der elektrischen Messgröße bezüglich der zu messenden physikalischen Größe zu korrigieren. Weitere Kalibrierungsparameter können auch dynamische Effekte berücksichtigen.
  • Jedoch hängt die Wandlung in die elektrische Messgröße nicht nur von der zu messenden physikalischen Größe direkt ab, sondern unterliegt auch variablen Störeinflüssen, denen das Sensorbauteil ausgesetzt ist, wie beispielsweise einer Umgebungstemperatur, mechanischen Einwirkungen, Einwirkungen elektromagnetischer Strahlung, Einwirkungen von elektrischen Feldern, Magnetfeldeinwirkungen und dergleichen.
  • Derartige Störgrößen können durch weitere Sensorelemente in den Sensorbauteilen erfasst werden und bei der Bestimmung und Anwendung der Kalibrierungsparameter berücksichtigt werden. So kann beispielsweise ein Beschleunigungssensor mit einem Temperatursensor und einem Magnetfeldsensor zur Detektion magnetischer Felder versehen sein und entsprechende Störgrößen erfassen.
  • Während für die Kalibrierung des Sensorbauteils bei konstanten Störeinflüssen eine Kompensation der Drift und des Nullpunkts ausreichend ist, ist eine Kalibrierung bei variablen Störgrößen nur bei reduzierter Sensorgenauigkeit möglich.
  • Da der Einfluss der Störgrößen auf die Sensorgröße häufig nicht genau bekannt ist, wird vorgeschlagen, die Kalibrierungsparameter mit Hilfe eines datenbasierten Kalibrierungsmodells zu bestimmen. Das datenbasierte Kalibrierungsmodell erfasst die in dem Sensorbauteil erfassten Störgrößen und ordnet diesen geeignete Kalibrierungsparameter zu. Die Kalibrierungsparameter werden dann gemäß einer vorgegebenen Kalibrierungsfunktion verwendet, um die elektrische Messgröße zu beaufschlagen, wodurch man die Sensorgröße erhält.
  • Weiterhin kann Kalibrierungsmodell neben der mindestens einen Störgröße die elektrische Messgröße auf den mindestens einen Kalibrierungsparameter abbilden.
  • Der mindestens eine Kalibrierungsparameter kann zum Parametrieren einer Kalibrierungsfunktion ausgelegt sein, mit der die elektrische Messgröße beaufschlagt wird, um die Sensorgröße bereitzustellen.
  • Insbesondere kann das datenbasierte Kalibrierungsmodell mit einem neuronalen Netz, mit einem probabilistischen Regressionsmodell, mit einem Bayes'schen neuronalen Netz oder mit einem Variational Autoencoder ausgebildet sein.
  • Damit können nicht triviale Zusammenhänge abgebildet werden, insbesondere wenn mehrere in Wechselbeziehung mit der Messgröße stehende Störgrößen, wie z. B. Temperatur und Magnetfeld, vorliegen. Zudem kann bei einem Störeinfluss, der ein Rauschen der elektrischen Messgröße beeinflusst, bei bestimmten Frequenzen durch die Kalibrierungsparameter ggfs. vollständig eliminiert werden. Dies kann insbesondere durch Unterdrückung von Rauschfrequenzen durch Anpassung der Kalibrierungsfunktion erfolgen.
  • Insbesondere kann zur Ermittlung ein datenbasiertes Kalibrierungsmodell verwendet werden, das zum individuellen Kalibrieren des Sensorbauteils trainiert wird. Dies ermöglicht die gleichzeitige Kalibrierung einer großen Anzahl von Sensorbauteilen, wobei das Kalibrierungsmodell in jedem Sensorbaustein individuell angelernt wird. Dazu werden die Sensorbauteile zur Kalibrierung in einem Prüfstand gleichen einwirkenden physikalischen Größen und Störgrößen in definierter Weise ausgesetzt und die jeweils erfasste elektrische Messgröße den einwirkenden physikalischen Größen und Störgrößen entsprechend zugeordnet. Daraus ergeben sich Trainingsdatensätze für das Trainieren des Kalibrierungsmodells mit den entsprechenden Wertekombinationen der Störgrößen und ggfs der elektrischen Messgröße und der zugeordneten Soll-Sensorgröße.
  • Dabei kann jeder der Sensorbauteile individuell trainiert werden, so dass sich während des Betriebs des Sensorbauteils optimale Kalibrierungsparameter trotz der komplexen Einflüsse von Störgrößen ermitteln lassen. Durch die Implementierung des datenbasierten Kalibrierungsmodells in dem Sensorbauteil können die Kalibrierungsparameter bei sich ändernder Betriebssituation bezüglich der Störgrößen angepasst werden.
  • Gemäß einem weiteren Aspekt ist ein Verfahren zum Messen einer physikalischen Größe mit einem Sensorbauteil und zum Bereitstellen einer entsprechenden Sensorgröße vorgesehen, wobei das Sensorbauteil einen Messaufnehmer zum Bereitstellen einer elektrischen Messgröße, die von der physikalischen Größe, der das Sensorbauteil ausgesetzt ist, abhängt, und mindestens einen Störgrößensensor zur Erfassung mindestens einer Störgröße umfasst, mit folgenden Schritten:
    • - Bereitstellen eines datenbasierten Kalibrierungsmodells, das trainiert ist, um mindestens eine Störgröße auf mindestens einen Kalibrierungsparameter abzubilden;
    • - Erfassen einer die zu messende physikalische Größe repräsentierende elektrische Messgröße und der mindestens einen Störgröße;
    • - Verwenden eines datenbasierten Kalibrierungsmodells, um abhängig von der erfassten mindestens einen Störgröße mindestens einen Kalibrierungsparameter zu bestimmen;
    • - Anwenden einer mit den bestimmten Kalibrierungsparametern parametrisierten Kalibrierungsfunktion auf die elektrische Messgröße, um die Sensorgröße zu erhalten.
  • Gemäß einem weiteren Aspekt ist ein Sensorbauteil zum Messen einer physikalischen Größe vorgesehen, umfassend:
    • - einen Messaufnehmer zum Bereitstellen einer elektrischen Messgröße, die von der physikalischen Größe, der das Sensorbauteil ausgesetzt ist, abhängt,
    • - mindestens einen Störgrößensensor zum Erfassen mindestens einer Störgröße;
    • - eine Kalibrierungsmodelleinheit zum Bereitstellen eines trainierten datenbasierten Kalibrierungsmodell, das trainiert ist, um abhängig von der erfassten mindestens einen Störgröße mindestens einen Kalibrierungsparameter zu bestimmen;
    • - eine Kalibriereinheit, die ausgebildet ist, um die elektrische Messgröße mit einer mit dem mindestens einen Kalibrierungsparameter parametrierte Kalibrierungsfunktion zu beaufschlagen, um die Sensorgröße bereitzustellen.
  • Weiterhin kann die Kalibrierungsmodelleinheit ausgebildet sein, um
    • - während einer Kalibrierung Trainingsdatensätze zu mehreren Auswertungszeitpunkten mit den jeweiligen Schritten zu erfassen:
      • ◯ Empfangen einer Soll-Sensorgröße, die den Wert einer momentan auf das Sensorbauteil einwirkenden physikalischen Größe repräsentieren soll,
      • ◯ Erfassen einer die physikalische Größe repräsentierenden elektrischen Messgröße und der mindestens einen Störgröße mithilfe des Sensorbauteils zu dem jeweiligen Auswertungszeitpunkt;
    • - das datenbasierte Kalibrierungsmodell mit den Trainingsdatensätzen zu trainieren, so dass dieses die mindestens eine Störgröße auf den entsprechenden mindestens einen Kalibrierungsparameter abbildet.
  • Es kann vorgesehen sein, dass die Kalibrierungsmodelleinheit ausgebildet ist, um als eine Loss-Funktion für das Training des datenbasierten Kalibrierungsmodells einen Unterschied zwischen der Soll-Sensorgröße und der Sensorgröße zu verwenden.
  • Figurenliste
  • Ausführungsformen werden nachfolgend anhand der beigefügten Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:
    • 1 eine schematische Darstellung eines Sensorbauteils;
    • 2 eine schematische Darstellung eines Prüfstands zum Kalibrieren des Sensorbauteils der 1; und
    • 3 ein Flussdiagramm zur Veranschaulichung eines Verfahrens zum Kalibrieren eines Sensorbauteils.
  • Beschreibung von Ausführungsformen
  • 1 zeigt eine schematische Darstellung eines Sensorbauteils 1 mit einem Messaufnehmer 2, der eine physikalische Größe erfasst und diese in eine elektrische Messgröße M umwandelt. Dieser Messaufnehmer 2 kann beispielsweise eine Schwingmasse für einen Beschleunigungs- oder Vibrationssensor, an dem eine variierende Kapazität in Abhängigkeit von der Auslenkung der Schwingmasse bzw. eine Schwingfrequenz gemessen wird, umfassen. Durch eine entsprechende Kapazitätsmessung kann eine entsprechende elektrische Messgröße M erfasst werden.
  • Die physikalische Größe kann jede Art einer messbaren physikalischen Größe sein, wie z. B. eine Temperatur, eine elektromagnetische Strahlung, ein magnetisches Feld, eine mechanische Kraft, Beschleunigung oder Rotation, eine elektrische Größe, wie z. B. ein Strom, eine Spannung, ein elektrischer Widerstand, eine Kapazität, eine Induktivität, eine Frequenz und dergleichen.
  • Die elektrische Messgröße M kann einem Analog-/Digitalwandler 3 zugeführt werden, um die elektrische Messgröße M als digitalisierte Messgröße M' bereitzustellen. Alternativ kann die elektrische Messgröße auch analog weiterverarbeitet werden.
  • Die digitalisierte Messgröße M' wird einer Kalibriereinheit 4 zugeführt, die die elektrische Messgröße M mit Kalibrierungsparametern K beaufschlagt, um eine Sensorgröße S an einem Ausgang des Sensorbauteils 1 bereitzustellen. Die Kalibrierungsparameter K können eine Kalibrierungsfunktion parametrisieren und beispielsweise einen Kalibrierungsfaktor zur multiplikativen Beaufschlagung und einen Kalibrierungs-Offset zur additiven Beaufschlagung umfassen. Die Kalibrierungsfunktion kann Teil einer Übertragungsfunktion in der Signalkette von der Erfassung der elektrischen Messgröße M und der Ausgabe des Sensorbauteils 1 sein. Insbesondere wendet die Kalibriereinheit 4 eine vorgegebene insbesondere lineare Kalibrierfunktion an.
  • Weiterhin sind ein oder mehrere Störgrößensensoren 5 zur Erfassung von physikalischen Störgrößen D vorgesehen, die die Funktion des Messaufnehmers 2 und/oder der Kalibriereinheit 4 beeinträchtigen kann. Die Störgrößen D sind von der zu messenden physikalischen Größe verschieden. Beispielsweise können derartige Störgrößensensoren 5 einen oder mehrere Sensoren zur Messung einer Temperatur, einer magnetischen Feldstärke, einer einwirkenden elektromagnetischen Strahlung, einer Einwirkung von mechanischen Störungen, wie beispielsweise Beschleunigungseinwirkungen und/oder Vibrationen, eines einwirkenden elektrischen Feldes und dergleichen umfassen. Die Störgrößen D sind als solche Größen ausgewählt, die grundsätzlich geeignet sind, die Erfassung der physikalischen Größe durch den Messaufnehmer und die Weiterverarbeitung der elektrischen Messgröße zu beeinflussen.
  • Das Sensorbauteil 1 weist weiterhin eine Kalibrierungsmodelleinheit 6 auf, die auf die gemessenen Störgrößen D und ggfs auf die Messgröße M' ein datenbasiertes Kalibrierungsmodell anwendet, um davon abhängige Kalibrierungsparameter K zu erhalten.
  • In 2 ist ein Kalibrierungssystem 10 zum Kalibrieren eines Sensorbauteils 1 der 1 dargestellt. Das Kalibrierungssystem 10 weist einen Prüftisch 11 auf, über den die physikalische Größe auf das Sensorbauteil einwirken kann. Der Prüftisch 11 ist dazu gegebenenfalls mit Aktuatorik 12 oder vergleichbaren Einrichtungen versehen, um eine physikalische Größe in konstanter Weise auf das Sensorbauteil 1 einwirken zu lassen. Bei einem Beschleunigungssensor als Sensorbauteil 1 kann der Prüftisch 11 beispielsweise mit elektromechanischen Stellgebern versehen sein, die eine entsprechende Beschleunigung oder Rotation auf das Sensorbauteil 1 ausüben können.
  • Der Prüftisch 11 wird mit einer Steuereinheit 13 angesteuert, die die Aktuatorik 12 und den Prüftisch 11 zum Bereitstellen der physikalischen Größe auf das damit verbundene Sensorbauteil 1 ansteuert. Ferner ist das Sensorbauteil 1 mit der Steuereinheit 13 verbunden, so dass dem Sensorbauteil 1 die Höhe der physikalischen Größe signalisiert werden kann, die auf das Sensorbauteil 1 einwirkt und die dort von dem Messaufnehmer 2 gemessen wird.
  • Somit liegen in dem Sensorbauteil 1 eine Angabe über das Maß der zu messenden physikalischen Größe und die elektrische Messgröße M bzw. die digitalisierte Messgröße M', die in dem Sensorbauteil 1 basierend auf der physikalischen Größe erfasst wurde, vor.
  • Zudem wird das Sensorbauteil 1 mit variierenden Störgrößen D beaufschlagt, wie beispielsweise einem magnetischen Feld mit variierender Feldstärke, einer variierenden Temperatur, einer variierenden Vibration, einem variierenden elektrischen Feld oder dergleichen. Es ist nicht notwendig, dem Sensorbauteil 1 ein Maß für die jeweilige Störgröße anzugeben. Die Variation der Störgrößen sollte jedoch einen Bereich überdecken, der einem Bereich entspricht, in dem die Störgröße auch im Einsatzgebiet des Sensorbauteils liegen kann.
  • Diese Störgrößen D werden gezielt von der Steuereinheit 12 über den Prüftisch auf das Sensorbauteil 1 durch geeignete Störgrößen-Einrichtungen 14 appliziert. Die Störgrößen-Einrichtungen 14 können zum Bereitstellen eines elektrischen Feldes, eines magnetischen Feldes, einer Temperatureinwirkung, einer Strahlungseinwirkung und dergleichen ausgebildet sein.
  • Zur Kalibrierung wird in dem Sensorbauteil 1 ein Verfahren ausgeführt, wie es in dem Flussdiagramm der 3 näher beschrieben ist. Das Verfahren kann in dem Sensorbauteil in Software und/oder Hardware implementiert sein. Weiterhin ist das Sensorbauteil 1 mit der Steuereinheit 13 des Kalibrierungssystems 10 verbunden.
  • In Schritt S1 wird das Sensorbauteil 1 mithilfe des Kalibrierungssystems 10 mit einer zu messenden physikalischen Größe beaufschlagt.
  • In Schritt S2 werden in dem Sensorbauteil 1 von dem Kalibrierungssystem 10 Angaben zu der zu messenden physikalischen Größe, insbesondere deren momentaner Wert bzw. deren Wert zu einem Auswertungszeitpunkt, empfangen.
  • Weiterhin wird eine Soll-Sensorgröße von dem Kalibrierungssystem 10 bereitgestellt, das einen der zu messenden physikalischen Größe entsprechenden Wert der Sensorgröße vorgibt, der bei Beaufschlagung mit der zu messenden physikalischen Größe ausgegeben werden soll.
  • Weiterhin wird in Schritt S3 eine die physikalische Größe repräsentierende elektrische Messgröße M entsprechend dem physikalischen Messprinzip des Messaufnehmers 2 zu dem Auswertungszeitpunkt erfasst. Somit liegen in dem zu kalibrierenden Sensorbauteil 1 die zu dem Auswertungszeitpunkt erfassten Werte für die physikalische Größe, die darauf zu kalibrierende Soll-Sensorgröße und die erfasste elektrische Messgröße vor.
  • Weiterhin werden in Schritt S4 die Störgrößensensoren 5 ausgelesen und so die Höhe der auf das Sensorbauteil 1 einwirkenden Störgrößen D für den bestimmten Auswertungszeitpunkt ermittelt.
  • Dadurch ergibt sich für den betreffenden Auswertungszeitpunkt ein Trainingsdatensatz.
  • In Schritt S5 wird überprüft, ob ausreichend Trainingsdatensätze erfasst wurden. Dies kann bei Überschreiten einer vorbestimmten Anzahl der Trainingsdatensätze der Fall sein. Ist dies der Fall (Alternative: Ja), wird das Verfahren mit Schritt S6 fortgesetzt. Andernfalls (Alternative: Nein) wird zu Schritt S1 zurückgesprungen und ein weiterer Trainingsdatensatz zu einem weiteren Auswertungszeitpunkt bei variierter physikalischer Größe und/oder variierten Störgrößen D erfasst. Die Variationen der physikalischen Größe und der Störgrößen D erfolgen so, dass ein Wertebereich raum- und dynamikfüllend durch die so gebildeten Messpunkte abgebildet wird.
  • In einem nachfolgenden Trainingsprozess wird in Schritt S6 das Kalibrierungsmodell, das insbesondere als neuronales Netz, als probabilistisches Regressionsmodell oder dergleichen ausgebildet sein kann, in an sich bekannter Weise trainiert.
  • Alternativ kann für das Kalibrierungsmodell auch ein Bayes'sches neuronales Netz, ein Gauß-Prozess oder ein Variational Autoencoder verwendet werden. Diese ermöglichen, eine intrinsische Unsicherheit der Vorhersage der Kalibrierungsparameter zu berücksichtigen und gegebenenfalls diese für die Kalibrierungsfunktion nicht zu verwenden, wenn die Unsicherheit einen Schwellenwert übersteigt.
  • Das datenbasierte Kalibrierungsmodell wird mit Trainingsdatensätzen trainiert, die jeweils die Störgrößen, den jeweiligen Wert der elektrischen Messgröße M und die Soll-Sensorgröße zu einem bestimmten Auswertungszeitpunkt angeben. Die Kalibrierungsparameter sollen dabei die Kalibrierungsfunktion für jeden Trainingsdatensatz so formen, dass sich aus der elektrischen Messgröße die Soll-Sensorgröße ergibt.
  • Das Training wird mithilfe bekannter Trainingsverfahren für datenbasierte Modelle mithilfe einer Loss-Funktion, die die Qualität des datenbasierten Modells angibt, durchgeführt. Die hierin verwendete Loss-Funktion kann sich aus der Abweichung bzw. dem Unterschied zwischen der Soll-Sensorgröße und der Sensorgröße, die durch Anwenden von Kalibrierungsparametern aus dem nicht oder erst teilweise trainierten Kalibrierungsmodell, d. h. dem Kalibrierungsmodell im aktuellen Trainingszustand, bestimmt werden, ergeben.
  • Nach dem Training des Kalibrierungsmodells ist das Kalibrierungsverfahren abgeschlossen.
  • In einer Anwendung des Sensorbauteils werden zu jedem Abfragezeitpunkt die elektrische Messgröße und die Störgrößen an den Eingang des Kalibrierungsmodells angelegt. Daraus ermittelt das trainierte Kalibrierungsmodell Kalibrierungsparameter, wie beispielsweise einen Kalibrierungs-Offset für den Nullpunktabgleich und einen Kalibrierungsfaktor zum Ausgleich der Drift und gegebenenfalls weitere Kalibrierungsparameter zum Berücksichtigen von dynamischen Effekten. Somit können für verschiedene, durch die Störgrößen bestimmte Systemzustände des Sensorbauteils geeignete Kalibrierungsparameter in dem Kalibrierungsmodell eingelernt werden.

Claims (12)

  1. Verfahren zum Kalibrieren eines Sensorbauteils (1) mit einem datenbasierten Kalibrierungsmodell, wobei das Sensorbauteil (1) einen Messaufnehmer (2) zum Bereitstellen einer elektrischen Messgröße, die von einer physikalischen Größe, der das Sensorbauteil (1) ausgesetzt ist, abhängt und mindestens einen Störgrößensensor (5) zur Erfassung einer Störgröße (D) umfasst, mit folgenden Schritten: - Erfassen von Trainingsdatensätzen zu mehreren Auswertungszeitpunkten mit den jeweiligen Schritten: ◯ Beaufschlagen (S1) des Sensorbauteils (1) mit einer physikalischen Größe; ◯ Bereitstellen (S2) einer entsprechenden Soll-Sensorgröße, die den Wert der einwirkenden physikalischen Größe repräsentieren soll, ◯ Erfassen (S3, S4) einer die physikalische Größe repräsentierenden elektrischen Messgröße (M) und der mindestens einen Störgröße (D) mithilfe des Sensorbauteils (1) zu dem jeweiligen Auswertungszeitpunkt; - Trainieren (S6) des datenbasierten Kalibrierungsmodells mit den Trainingsdatensätzen, so dass dieses die mindestens eine Störgröße (D) auf mindestens einen Kalibrierungsparameter (K) abbildet.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei das datenbasierte Kalibrierungsmodell mit einer Loss-Funktion trainiert wird, die einen Unterschied zwischen der Soll-Sensorgröße und der Sensorgröße (S), die sich durch Beaufschlagung der elektrischen Messgröße (M) mit der Kalibrierungsfunktion ergibt, angibt.
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei das Kalibrierungsmodell weiterhin die elektrische Messgröße (M) auf den mindestens einen Kalibrierungsparameter (K) abbildet.
  4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei die mindestens eine Störgröße (D) eine Temperatur, eine magnetische Feldstärke, eine einwirkende elektromagnetische Strahlung, eine Einwirkung von mechanischen Störungen, insbesondere Beschleunigungseinwirkungen und/oder Vibrationen, oder ein einwirkendes elektrisches Feld angibt.
  5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei der mindestens eine Kalibrierungsparameter (K) zum Parametrieren einer Kalibrierungsfunktion ausgelegt ist, mit der die elektrische Messgröße beaufschlagt wird, um die Sensorgröße (S) bereitzustellen.
  6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei das datenbasierte Kalibrierungsmodell mit einem neuronalen Netz, mit einem probabilistischen Regressionsmodell, mit einem Bayes'schen neuronalen Netz oder mit einem Variational Autoencoder ausgebildet ist.
  7. Verfahren zum Messen einer physikalischen Größe mit einem Sensorbauteil (1) und zum Bereitstellen einer entsprechenden Sensorgröße (S), wobei das Sensorbauteil (1) einen Messaufnehmer (2) zum Bereitstellen einer elektrischen Messgröße (M), die von der physikalischen Größe, der das Sensorbauteil (1) ausgesetzt ist, abhängt und mindestens einen Störgrößensensor (5) zur Erfassung mindestens einer Störgröße (D) umfasst, mit folgenden Schritten: - Bereitstellen eines datenbasierten Kalibrierungsmodells, das trainiert ist, um mindestens eine Störgröße (D) auf mindestens einen Kalibrierungsparameter (K) abzubilden; - Erfassen einer die zu messende physikalische Größe repräsentierende elektrische Messgröße (M) und der mindestens einen Störgröße (D); - Verwenden eines datenbasierten Kalibrierungsmodells, um abhängig von der erfassten mindestens einen Störgröße (D) mindestens einen Kalibrierungsparameter (K) zu bestimmen; - Anwenden einer mit den bestimmten Kalibrierungsparametern (K) parametrisierten Kalibrierungsfunktion auf die elektrische Messgröße (M), um die Sensorgröße (S) zu erhalten.
  8. Sensorbauteil (1) zum Messen einer physikalischen Größe umfassend: - einen Messaufnehmer (2) zum Bereitstellen einer elektrischen Messgröße (M), die von der physikalischen Größe, der das Sensorbauteil (1) ausgesetzt ist, abhängt, - mindestens einen Störgrößensensor (5) zum Erfassen mindestens einer Störgröße (D); - eine Kalibrierungsmodelleinheit (6) zum Bereitstellen eines trainierten datenbasierten Kalibrierungsmodell, das trainiert ist, um abhängig von der erfassten mindestens einen Störgröße (D) mindestens einen Kalibrierungsparameter (K) zu bestimmen; - eine Kalibriereinheit (4), die ausgebildet ist, um die elektrische Messgröße (M) mit einer mit dem mindestens einen Kalibrierungsparameter (K) parametrierte Kalibrierungsfunktion zu beaufschlagen, um die Sensorgröße (S) bereitzustellen.
  9. Sensorbauteil nach Anspruch 8, wobei die Kalibrierungsmodelleinheit (6) ausgebildet ist, um während einer Kalibrierung - Trainingsdatensätze zu mehreren Auswertungszeitpunkten mit den jeweiligen Schritten zu erfassen: ◯ Empfangen einer Soll-Sensorgröße, die den Wert einer momentan auf das Sensorbauteil (1) einwirkenden physikalischen Größe repräsentieren soll, ◯ Erfassen einer die physikalische Größe repräsentierenden elektrischen Messgröße (M) und der mindestens einen Störgröße (D) mithilfe des Sensorbauteils (1) zu dem jeweiligen Auswertungszeitpunkt; - das datenbasierte Kalibrierungsmodell mit den Trainingsdatensätzen zu trainieren, so dass dieses die mindestens eine Störgröße (D) auf den entsprechenden mindestens einen Kalibrierungsparameter (K) abbildet.
  10. Sensorbauteil (1) nach Anspruch 8 oder 9, wobei Kalibrierungsmodelleinheit ausgebildet ist, um als eine Loss-Funktion für das Training des datenbasierten Kalibrierungsmodells einen Unterschied zwischen der Soll-Sensorgröße und der Sensorgröße (S) zu verwenden.
  11. Computerprogramm mit Programmcodemitteln, das dazu eingerichtet ist, ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7 auszuführen, wenn das Computerprogramm auf einer Datenverarbeitungseinrichtung ausgeführt wird.
  12. Maschinenlesbares Speichermedium mit einem darauf gespeicherten Computerprogramm nach Anspruch 11.
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19957956A1 (de) 1999-12-02 2001-06-07 Ruhrgas Ag Verfahren und Vorrichtung zur Durchflußmessung von Gasen und Flüssigkeiten
US20190010019A1 (en) 2017-07-06 2019-01-10 Otis Elevator Company Elevator sensor calibration
DE102018216543B3 (de) 2018-09-27 2020-01-02 Robert Bosch Gmbh Verfahren zum Kalibrieren eines Sensorsystems

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102006041867B4 (de) * 2006-09-06 2008-12-04 Continental Automotive Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Überwachung des Rauschens eines Sensors
US9423281B2 (en) * 2012-02-07 2016-08-23 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Self-calibrating single track absolute rotary encoder
CN111256905B (zh) * 2020-02-14 2020-09-18 金陵科技学院 一种噪声环境下多维力传感器的解耦方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19957956A1 (de) 1999-12-02 2001-06-07 Ruhrgas Ag Verfahren und Vorrichtung zur Durchflußmessung von Gasen und Flüssigkeiten
US20190010019A1 (en) 2017-07-06 2019-01-10 Otis Elevator Company Elevator sensor calibration
DE102018216543B3 (de) 2018-09-27 2020-01-02 Robert Bosch Gmbh Verfahren zum Kalibrieren eines Sensorsystems

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