DE10236327A1

DE10236327A1 - Multi-sensor system operating method in which the sensor data used to generate at least one measurement value are compared with virtual sensor data derived from the measurement value to check their validity

Info

Publication number: DE10236327A1
Application number: DE10236327A
Authority: DE
Inventors: Helmut Dr. Schiller
Original assignee: GKSS Forshungszentrum Geesthacht GmbH
Current assignee: GKSS Forshungszentrum Geesthacht GmbH
Priority date: 2002-08-08
Filing date: 2002-08-08
Publication date: 2004-02-26

Abstract

Method for operating a measurement system with a multiplicity of sensors has the following steps: capture of sensor data (r) from the output data; determination of at least one measurement valve (c) dependent on the output data; determination of virtual output data (r') based on at least one measurement value; and testing of the validity of the output data using the calculated virtual output data.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines Meßsystems mit einer Vielzahl von Sensoren.The invention relates to a method for operating a measuring system with a variety of sensors.

Multisensor-Systeme weisen eine Vielzahl von Sensoren auf, die eine große Menge an Signalen und Meßdaten liefern. Aus den zahlreichen Meßdaten werden Meßgrößen abgeleitet, wobei mittels von Konsistenzprüfungen die Korrektheit des oder der Meßgröße(n) geprüft wird. Die Konsistenzprüfungen können nur sehr grob sein, wenn viele Daten erfaßt werden und diese Daten überdies schwer zu analysieren sind. Darüber hinaus kann die abgeleitete Meßgröße fehlerhaft sein, wenn die Sensoren teilweise fehlerhaft oder gar ganz kaputt sind.Multisensor systems have a variety of Sensors on that's a big one Amount of signals and measurement data deliver. From the numerous measurement data measurands are derived, by means of consistency checks the correctness of the measured variable (s) is checked. The consistency checks can only be very rough if a lot of data is collected and this data is also are difficult to analyze. About that In addition, the derived measured variable can be incorrect be if the sensors are partially faulty or even completely broken are.

Ausgehend von diesem Stand der Technik ist es Aufgabe der vorliegenden Erfindung, bei der Ableitung von Meßgrößen aus Multisensor-Daten die Korrektheit der Meßgrößen zu gewährleisten, wobei es möglich sein soll, den Ausfall eines oder mehrerer Sensoren einschließlich der Identifikation derselben zu ermöglichen.Based on this state of the art it is an object of the present invention to derive measured variables from Multi-sensor data to ensure the correctness of the measured variables, it being possible the failure of one or more sensors including the To enable identification of the same.

Gelöst wird diese Aufgabe durch ein Verfahren zum Betrieb eines Meßsystems mit einer Vielzahl von Sensoren, bei dem die folgenden Verfahrensschritte durchgeführt werden:

– Erfassen der Sensordaten als Ausgangsdaten
– Ermitteln wenigstens einer Meßgröße in Abhängigkeit der Ausgangsdaten
– Ermitteln von virtuellen Ausgangsdaten in Abhängigkeit der wenigstens einen Meßgröße
– Überprüfen des Gültigkeitsbereichs der Ausgangsdaten mittels der virtuellen Ausgangsdaten.

This problem is solved by a method for operating a measuring system with a large number of sensors, in which the following method steps are carried out:

- Acquisition of the sensor data as output data
- Determine at least one measured variable as a function of the output data
- Determining virtual output data as a function of the at least one measured variable
- Check the validity of the output data using the virtual output data.

Bei diesem Verfahren werden aus Daten mehrerer Sensoren Meßgrößen abgeleitet und ausgewertet, wobei erfindungsgemäß eine gleichzeitige Überprüfung des Gültigkeitsbereiches der Auswertung stattfindet. Beispielsweise kann dies dadurch erfolgen, daß der Abstand zwischen den als Vektoren vorliegenden Ausgangsdaten und virtuellen Ausgangsdaten unter Verwendung einer geeigneten Norm bestimmt wird. Bei einem anschließenden Vergleich des ermittelten Abstands mit einem festgelegten oder wählbaren Schwellwert kann der Gültigkeitsbereich der Auswertung erfaßt werden. Bei zu großer Abweichung vom Schwellwert kann festgestellt werden, daß die Meßwerte, Meßgrößen bzw. Sensordaten fehlerbehaftet sind und somit für eine Auswertung nicht heranzuziehen sind.In this procedure, data is made up of several Sensors derived measured variables and evaluated, according to the invention a simultaneous check of the valid range the evaluation takes place. For example, this can be done by that the Distance between the output data as vectors and virtual output data using an appropriate standard is determined. In a subsequent comparison of the determined Distance with a defined or selectable threshold value can Scope of the evaluation become. If the deviation is too large The threshold value can be used to determine that the measured values, measured variables or sensor data are faulty are and therefore for an evaluation is not to be used.

Ferner ist es besonders von Vorteil, wenn die wenigstens eine Meßgröße und/oder die virtuellen Ausgangsdaten in Abhängigkeit wenigstens eines Parameters des Meßsystems ermittelt werden. Selbstverständlich können im Rahmen der Erfindung auch mehrere Parameter berücksichtigt werden.It is also particularly advantageous if the at least one measured variable and / or the virtual output data depending on at least one parameter of the measuring system be determined. Of course can Several parameters are also taken into account in the context of the invention become.

Gemäß einer vorteilhaften Weiterbildung des Verfahrens wird vorgeschlagen, daß nach Überschreiten des Gültigkeitsbereichs die Ausgangsdaten nach Fehlern und/oder Fehlerquellen untersucht werden.According to an advantageous development The procedure suggests that after the scope is exceeded the output data is examined for errors and / or error sources become.

Wurde festgestellt, daß fehlerhafte Meßdaten bzw. Sensordaten vorliegen, ist es besonders vorteilhaft, wenn als Fehlerquelle wenigstens ein Sensor des Meßsystems identifiziert wird. Steht fest, daß die Meßdaten fehlerbehaftet sind, kann der defekte Sensor ermittelt werden, der fehlerhafte Daten liefert.It was found to be faulty measurement data or sensor data are available, it is particularly advantageous if as Source of error at least one sensor of the measuring system is identified. It is certain that the measurement data are defective, the defective sensor can be determined provides incorrect data.

Besonders vorteilhaft ist es, wenn die Ermittlung der Meßgröße mittels eines Neuronalen Netzes, vorzugsweise Rückwärtsmodell, und/oder die Ermittlung der virtuellen Ausgangsdaten mittels eines dazu inversen, vorzugsweise Vorwärtsmodell, durchgeführt wird. Durch die Hintereinanderschaltung eines Neuronalen Netzes mit dem dazu inversen Neuronalen Netz können die Gültigkeitsbereiche der Eingabewerte bzw. Sensordaten leicht überprüft werden. Vor allem kann dadurch die Korrektheit der Meßgrößen bzw. Sensordaten sichergestellt werden und außerdem festgestellt werden, ob ein Sensor ausgefallen ist. Erfindungsgemäß kann nicht nur der Ausfall eines Sensors festgestellt werden, sondern darüber hinaus der fehlerhafte Sensor identifiziert werden. Neben der Überprüfung des Gültigkeitsbereiches findet damit auch eine Fehlerlokalisation statt.It is particularly advantageous if the determination of the measured variable by means of a neural network, preferably a backward model, and / or the determination the virtual output data by means of an inverse, preferably Forward model, carried out becomes. By connecting a neural network in series With the inverse neural network, the validity ranges of the input values or sensor data can be easily checked. Above all, this can ensure the correctness of the measured variables or sensor data and also determine whether a sensor has failed. According to the invention, it cannot only the failure of a sensor can be determined, but also the faulty one Sensor can be identified. In addition to checking the scope, this takes place error localization also takes place.

Multisensor-Meßsysteme werden in zahlreichen Vorrichtungen eingesetzt. Beispielsweise werden derartige Systeme eingesetzt zur Erfassung des Treibstoffs in Treibstofftanks bei Flugzeugen. Diese Treibstofftanks haben eine komplizierte Geometrie. Um dem Piloten den noch verfügbaren Treibstoff anzeigen zu können, sind über dem Tank verstreut viele Füllstandssensoren angebracht. Mittels eines Neuronalen Netzes wird aus den Messungen der Füllstandssensoren die Treibstoffmenge errechnet. Anschließend wird mittels eines weiteren Neuronalen Netzes (Vorwärtsmodell) für eine gegebene Flugsituation (Lage, Beschleunigung) und Treibstoffmenge errechnet, welcher der Sensoren welche Höhe anzeigt. Erfindungsgemäß werden aus der ermittelten Treibstoffmenge theoretische Füllhöhen virtuelle Ausgangsdaten abgeleitet und mit den gemessenen Füllhöhen, unter Verwendung einer geeigneten Norm, verglichen. Liegen die Abweichungen über einem Schwellwert, kann die Fehlerhaftigkeit des Meßwertes signalisiert werden. Der die Abweichung verursachende Sensor bzw. die fehlerbehafteten Meßdatenkomponenten der Füllstandshöhe sind bei der nächsten Überprüfung zu testen und ggf. auszuwechseln.Multisensor measuring systems are used in numerous Devices used. For example, such systems used to record the fuel in fuel tanks Aircraft. These fuel tanks have a complicated geometry. Around the pilot the one still available To be able to display fuel are about many level sensors scattered around the tank appropriate. The measurements are made using a neural network the level sensors the amount of fuel is calculated. Then another Neural network (forward model) for one given flight situation (position, acceleration) and amount of fuel, which of the sensors which height displays. According to the invention From the determined amount of fuel, theoretical fill levels, virtual output data derived and with the measured filling levels, using a appropriate standard, compared. If the deviations are greater than one Threshold value, the incorrectness of the measured value can be signaled. The sensor causing the deviation or the faulty one Meßdatenkomponenten the level at the next review too test and replace if necessary.

Mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens ist es möglich, Konsistenzprüfungen bei Multisensor-Meßsystemen zuverlässig durchzuführen und darüber hinaus den Ausfall eines Sensors des Meßsystems einschl. seiner Identifikation festzustellen. Dadurch wird eine selbstprüfende und fehlerlokalisierende Meßwertableitung aus Multisensorinformationen verwirklicht.By means of the method according to the invention, it is possible to reliably carry out consistency tests on multisensor measuring systems and also determine the failure of a sensor in the measuring system, including its identification. A self-checking and error-localizing measurement value derivation from multisensor information is thereby realized.

Die Erfindung wird anhand des in 1 gezeigten Ausführungsbeispieles ohne Beschränkung des allgemeinen Erfindungsgedankens exemplarisch beschrieben.The invention is based on the in 1 Exemplary embodiment shown without limiting the general inventive concept.

1 zeigt ein Ablaufschema zum Betrieb eines Multisensor-Meßsystems. Die Sensoren des Meßsystems liefern die Meßsignale r als Ausgangsdaten. Die Erfassung der Meßgrößen r findet bei gleichzeitigem Vorliegen der Meß-Parameter und Einflußgrößen g statt. Aus den vektoriellen Ausgangsdaten r und den Parameterdaten g werden mittels der Transferfunktion F1 die Meßgrößen c ermittelt. Für die Durchführung der Transferfunktion F1 wird vorzugsweise ein Rückwärtsmodell bzw. ein inverses Neuronales Netz verwendet. Anschließend wird anhand der ermittelten Meßgrößen c und der gegebenen Meßparameter g mittels der zur ersten Transferfunktion F1 inversen Transferfunktion F2 (z.B. Vorwärtsmodell) ein virtueller Ausgangsdatenvektor r' ermittelt. Anschließend werden die Vektoren r und r' miteinander verglichen. Der Vergleich der Vektoren kann unter Verwendung einer geeigneten Metrik bzw. Norm durchgeführt werden. Liegt der festgestellte Abstand der beiden Vektoren r, r' über einem Schwellwert, der festlegbar ist, so kann festgestellt werden, daß die ermittelten Meßgrößen c für die Auswertung nicht heranzuziehen sind. Darüber hinaus kann auch derjenige Sensor identifiziert werden, durch den ein zu großer Abstand zwischen den Vektoren r und r' verursacht wird. Die Transferfunktionen F1 und F2 sind zueinander invers ausgebildet. 1 shows a flow chart for the operation of a multi-sensor measuring system. The sensors of the measuring system deliver the measuring signals r as output data. The measurement variables r are recorded while the measurement parameters and influencing variables g are present at the same time. The measured variables c are determined from the vectorial output data r and the parameter data g by means of the transfer function F1. A backward model or an inverse neural network is preferably used to carry out the transfer function F1. A virtual output data vector r 'is then determined on the basis of the measured variables c determined and the given measurement parameters g by means of the transfer function F2 (eg forward model) inverse to the first transfer function F1. The vectors r and r 'are then compared with one another. The comparison of the vectors can be carried out using a suitable metric or standard. If the determined distance of the two vectors r, r 'lies above a threshold value that can be determined, it can be determined that the measured variables c determined are not to be used for the evaluation. In addition, the sensor can also be identified which causes an excessive distance between the vectors r and r '. The transfer functions F1 and F2 are inverse to one another.

rr: Meßdaten/SensordatenMeasured / sensor data
gG: Parameterparameter
cc: Meßgrößenvariables
F1F1: Transferfunktiontransfer function
F2F2: Transferfunktiontransfer function

Claims

Method for operating a measuring system with a large number of sensors with the process steps: - Acquisition of the sensor data (r) as output data - Determine at least one measured variable (c) in dependence the output data - Determine of virtual output data (r ') as a function of the at least one Measurand (c) - Check the valid range the output data (r) by means of the virtual output data (r ').

A method according to claim 1, characterized in that the at least a measured variable (c) and / or the virtual output data (r ') as a function of at least one parameter (g) the measuring system be determined.

A method according to claim 1 or 2, characterized in that after exceeding of the scope the output data (r) examined for errors and / or error sources become.

A method according to claim 3, characterized in that as a source of error at least one sensor of the measuring system is identified.

Method according to one of claims 1 to 4, characterized in that that the Determination of the measurand using a neural network, preferably a backward model, and the determination the virtual output data by means of an inverse neural Network, in particular forward model, is carried out.