DE10253822A1

DE10253822A1 - Verfahren und Vorrichtung zur automatischen Sensorkalibrierung

Info

Publication number: DE10253822A1
Application number: DE2002153822
Authority: DE
Inventors: Michael Dr. Schwarz; Niels Hardt
Original assignee: Voith Paper Patent GmbH
Current assignee: Voith Patent GmbH
Priority date: 2002-11-18
Filing date: 2002-11-18
Publication date: 2004-05-27

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Kalibrieren von Sensoren (2), die bei der Herstellung einer Faserstoffbahn, insbesondere einer Papier- oder Kartonbahn, dazu dienen, für den Herstellungsprozess benötigte Parameter zu messen. Erfindungsgemäß werden Labormessungen (4) durchgeführt und die daraus gewonnenen Labor-Messdaten vorzugsweise nach jeder Messung zur Erzeugung einer Kalibriersoftware benutzt. Die Labor-Messdaten werden zur Korrektur der von den Sensoren (2) erzeugten Online-Messwerte (1) verwendet.

Description

Die Erfindung betrifft eine Verfahren zum Kalibrieren von Sensoren, die bei der Herstellung einer Faserstoftbahn, insbesondere einer Papier- oder Kartonbahn, dazu dienen, für den Herstellungsprozess benötigte Parameter zu messen.
Aus der deutschen Offenlegungsschrift DE 101 21 775 A1 (PP11250 DE) des Anmelders sind bereits ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Kalibrieren von Stoftdichtesensoren bekannt. Derartige Sensoren werden eingesetzt bei der Herstellung einer Faserstoftbahn, insbesondere einer Papier- oder Kartonbahn, um für den Herstellungsprozess benötigte Stoffdichten von Faserstoftsuspensionen zu messen. Bereits das bekannte System löst das Problem der Offline-Messung, das heißt der Messung im ausgebauten Zustand oder des stichprobenartigen Überprüfens im Labor mit anschließendem Nachkalibrieren, das zeit- und kostenintensiv ist, indem gemäß dem bekannten System die Stoffdichtesensoren online und automatisch kalibriert werden. Dabei werden aus den erhaltenen Stoffdichtemesswerten mittels wenigstens einer Massenbilanz und mittels Sensorkennlinien die tatsächlichen Stoffdichtewerte ermittelt. In einer Ausführungsform des bekannten Systems wird auch ein Stoffdichtesensor eingesetzt, der bereits die tatsächlichen Messwerte liefert, der also die Ausgangsbasis für die Kalibrierung der übrigen Stoffdichtesensoren liefert. Ein solcher Stoftdichtesensor zur Messung der tatsächlichen Stoffdichte ist beispielsweise ein Sensor zur Bestimmung des Flächengewichts oder des Trockengewichts der Papier- oder Kartonbahn, nachdem diese eine Presse durchlaufen hat.
Es ist die Aufgabe der Erfindung, das bekannte Messverfahren weiter zu verbessern.
Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe bei einem Verfahren der eingangs genannten Art dadurch gelöst, dass Labormessungen durchgeführt werden und dass die daraus gewonnenen Labor-Messdaten vorzugsweise nach jeder Messung zur Erzeugung einer Kalibriersoftware benutzt werden und dass die Labor-Messdaten zur Korrektur der von den Sensoren erzeugten Online-Messwerte benutzt werden.
Auf diese Weise lassen sich Abweichungen der von den Sensoren gemessenen Messdaten umgehend und einfach korrigieren. Die Korrektur erfolgt automatisch und erfordert keinen manuellen Eingriff.
Mittels der gemäß der vorliegenden Erfindung einsetzbaren online und automatisch messenden Sensoren lassen sich nicht nur die Stoffdichte oder der Aschegehalt einer Faserstoffbahn bestimmen, sondern auch alle anderen messbaren Parameter. Dies sind beispielsweise andere Faserstoffe, der pH-Wert, der Luftgehalt der Faserstoffbahn, deren Ladung, Feuchte, usw..
Vorteilhafte Weiterbildungen des Verfahrens ergeben sich aus den Unteransprüchen, der Beschreibung und aus der Zeichnung.
Von Vorteil ist bei einer Ausgestaltung des Verfahrens, dass aus einem Vergleich der Labor-Messdaten und der von einem Sensor gemessenen Daten die Abweichung jedes Sensor-Messwertes von dem Labor-Messwert errechnet wird und dass daraus ein Kalibrierparameter mittels einer Gewichtung neu berechnet wird.
Von Vorteil ist es außerdem, wenn nach jeder Messung eines Labor-Messwertes eine Korrektur des Online-Messwertes des Sensors erfolgt.
In einer vorteilhaften Weiterbildung des Verfahrens werden zur Kalibrierung andere Prozessinformationen oder andere Sensor-Messwerte einbezogen. Dies bedeutet, dass die Sensor-Messwerte eines Sensors anhand von anderen Sensoren ermittelten Werten gewichtet und korrigiert werden. Dadurch lassen sich Abhängigkeiten einer von einem Sensor gemessenen Größe von anderen Messparametern berücksichtigen. Hierbei lässt sich auch beispielsweise eine zeitliche Drift von Messwerten etwa dergestalt berücksichtigen, dass die unmittelbar vor den aktuellen Messwerten gemessenen Werte stärker in die Korrektur der aktuellen Messwerte einfließen als ältere Messwerte.
Von Vorteil erweist es sich außerdem, wenn die Sensor-Messwerte mit multivariater Regression korrigiert werden. Grundsätzlich lassen sich die Sensor-Messwerte mit jedem Regressionsverfahren korrigieren.
Als besonders geeignet erweisen sich folgende Verfahren: die Partial Least Square Regression, die Principle Component Analysis (NIPALS) oder die Ordinary Multivariate Regression. Diese Verfahren sind allgemein bekannt. Zum Nachweis wird hier beispielhaft auf das Buch „Multivariate Calibration" von H.Martens, T. Naes, Verlag John Wiley & Sons, Chichester, New York, Brisbane, Toronto, Singapore, 1998 verwiesen. Dort wird beispielsweise die „Principal Component Regression" beschrieben, die sich auf die „Principal Component Analysis (PCA)" stützt. Bei diesem Verfahren werden sogenannte Prinzipalkomponenten (principal components) einer Größe X berechnet und anschließend nur einige der Prinzipalkomponenten für eine Regression berücksichtigt. Zu den Algorithmen, die zu einer PCA-Lösung führen, gehört der NIPALS-Algorithmus, der die Tatsache ausnutzt, dass die Prinzipalkomponenten orthogonal zu einander sind (vgl. Kapitel 3.4.2 ff. des Buches).
Als vorteilhaft erweist es sich auch, wenn die Kalibrierung der Sensoren in einem vorgegebenen Zeitabstand erfolgt. Dadurch ist sichergestellt, dass Änderungen der Messwerte im Laufe der Zeit ein bestimmtes Maß nicht überschreiten können.
Die Erfindung bezieht sich ebenfalls auf eine Vorrichtung zur Durchführung eines Verfahrens. Die erfindungsgemäße Vorrichtung weist mindestens einen Sensor zur Durchführung einer Online-Messung auf. Ferner ist eine Labor-Messeinrichtung zur Gewinnung eines exakten Labor-Messwertes vorhanden.
In einer vorteilhaften Weiterbildung der Vorrichtung ist eine Recheneinrichtung vorhanden, die aus einem Vergleich der von der Labor-Messeinrichtung gewonnenen Messwerte mit den von dem Sensor gewonnenen Messwerten ein korrigiertes Messergebnis erzeugt, das dann dem Sensor oder den Sensoren zugeführt wird.
Nachfolgend soll die Erfindung an zwei Ausführungsbeispielen näher erläutert werden. In der beigefügten Zeichnung zeigt die einzige Figur einen schematischen Aufbau der erfindungsgemäßen Messanordnung.
Bezüglich des Aufbaus einer Papier- oder Kartonmaschine wird auf die eingangs bereits zitierte deutsche Offenlegungsschrift DE 101 21 775 A1 verwiesen, in der insbesondere in den 1, 2 und 5 eine Papier- oder Kartonmaschine in schematischer Form dargestellt ist.
Bei einer derartigen Papier- oder Kartonmaschine werden eine Vielzahl von Messgrößen mittels Sensoren an verschiedenen Messstellen als Online-Messungen 1 (Figur) gemessen. Hierzu sind entsprechende Sensoren entweder im Rahmen des Stoffzuführsystem angeordnet, wie beispielsweise ein in der vorgenannten deutschen Offenlegungsschrift DE 101 21 775 A1 beschriebener Sensor zur Messung der Stoffdichte (Konzentration g/l von Faserstoff) in einer Faserstoff suspension, oder sie sind längs der aus der Faserstoftsuspension erzeugten Faserstoffbahn angeordnet. Im vorliegenden Fall ist ein Sensor 2 an einer Leitung 3 zum Transport der Faserstoffsuspension angeordnet. Der Sensor 2 ist beispielsweise ein optischer Sensor, der in der Leitung 3 angebracht ist. Ebenso kommen aber auch beispielsweise chemische Sensoren, zum Beispiel zur Bestimmung des pH-Werts; akustische Sensoren, usw. zum Einsatz. Besonders geeignet sind Sensoren, die in kurzer Zeit oder kontinuierlich ein Messergebnis erzeugen.
Zur Korrektur der von dem Sensor 2 durchgeführten Online-Messung 1 dient eine Labormessung 4, die auf einer an einem Ventil 5 abgeführten Flüssigkeitsprobe aus der Faserstoffsuspension beruht. Die Labormessung 4 wird mittels einer im Vergleich zu dem Sensor 2 aufwendigeren Messapparatur durchgeführt, weswegen es auch nicht möglich ist, sie unmittelbar im Bereich der Papier- oder Kartonmaschine selber vorzunehmen. Die Labormessung 4 hat allerdings den Vorteil, dass sie zu einem im Vergleich zu dem von dem Sensor 2 gelieferten Ergebnis zu einem hochgenauen Ergebnis führt, das als das tatsächliche Messergebnis angesehen werden kann.
Das bei der Labormessung 4 erzielte Ergebnis ist geeignet, um den Sensor 2, dessen Messergebnis von dem tatsächlichen Messwert abweicht, zu kalibrieren. Die Kalibration wird durch ein automatisiertes Verfahren, als Online Calibration 6 bezeichnet, in einer (hier nicht dargestellten) Recheneinheit durchgeführt. Das Messergebnis wird dabei von dem Ort der Labormessung 7 unmittelbar nach jeder Messung der Online Calibration 6 zugeführt. Dort werden die Werte der Labormessung parallel mit dem jeweiligen Online-Wert des Sensors 2 gespeichert. Es erfolgt eine automatische Berechnung für jedes Wertepaar aus Sensor-Messwert und Labor-Messwert. Anschließend erfolgt eine automatische Berechnung der Abweichung für jedes Wertepaar und eine gewichtete Neuberechnung der Kalibrierparameter. Automatisch erfolgt so nach jeder Messung (üblicherweise einmal pro Schicht) die Korrektur des Online-Messwerts des Sensors 2. Über eine bidirektionale Datenleitung 8 werden diese Korrekturen an den Sensor 2 zurückgeleitet. In einer anderen Ausführungsformen werden die vom Sensor gelieferten Signale korrigiert und nicht an den Sensor zurück, sondern direkt als korrigierte Messwerte dem Prozessleitsystem einer entsprechenden Regelung zugeleitet.
Optional fließen in den Kalibriervorgang weitere Prozessinformationen 9 wie die Faserzusammensetzung, der Gasgehalt der Faserstoffsuspension, usw. ein, die der Anordnung zur Durchführung der Online Calibration 6 über Datenleitungen 10 zugeführt werden. Die anderen Prozessinformationen schließen auch von anderen Sensoren gelieferten Daten ein. Zur Korrektur dieser Daten wird beispielsweise eine multivariate Regression eingesetzt. Als Verfahren eignen sich etwa: Partial Least Square Regression, Principle Component Analysis (NIPALS), Ordinary Multivariate Regression. Aber auch andere Regressionsverfahren sind für den Einsatz denkbar.
Die Online Calibration 6 über eine Steuerleitung 11 an ein zentrales Prozessleitsystem 12, das die aufgrund der Kalibration korrigierten Daten benutzt, um Prozessparameter wie die Temperatur, den pH-Wert, usw. zu verändern oder konstant zu halten.

1: Online-Messung
2: Sensor
3: Leitung
4: Labormessung
5: Ventil
6: Online Calibration
7: Labormessung
8: Bidirektionale Datenleitung
9: Prozessinformationen
10: Datenleitungen
11: Steuerleitung
12: Zentrales Prozessleitsystem

Claims

Verfahren zum Kalibrieren von Sensoren (2), die bei der Herstellung einer Faserstoffbahn, insbesondere einer Papier- oder Kartonbahn, dazu dienen, für den Herstellungsprozess benötigte Parameter zu messen, dadurch gekennzeichnet, dass Labormessungen (4) durchgeführt werden, dass die daraus gewonnenen Labor-Messdaten vorzugsweise nach jeder Messung zur Erzeugung einer Kalibriersoftware benutzt werden und dass die Labor-Messdaten zur Korrektur der von den Sensoren (2) erzeugten Online-Messwerte (1) benutzt werden.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass aus einem Vergleich der Labor-Messdaten und der von einem Sensor (2) gemessenen Daten die Abweichung jedes Sensor-Messwertes von dem Labor-Messwert errechnet wird und dass daraus ein Kalibrierparameter mittels einer Gewichtung neu berechnet wird.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass nach jeder Messung eines Labor-Messwertes eine Korrektur des Online-Messwertes des Sensors erfolgt.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass zur Kalibrierung andere Prozessinformationen (9) oder andere Sensor-Messwerte einbezogen werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Sensor-Messwerte mit multivariater Regression korrigiert werden.
Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass als Regressionsverfahren die Partial Least Square Regression, die Principle Component Analysis (NIPALS) oder die Ordinary Multivariate Regression eingesetzt werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Kalibrierung der Sensoren in einem vorgegebenen Zeitabstand erfolgt.
Vorrichtung zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass mindestens ein Sensor (2) zur Durchführung einer Online-Messung (1) vorhanden ist und dass eine Labor-Messeinrichtung (4) zur Gewinnung eines exakten Labor-Messwertes vorhanden ist.
Vorrichtung nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass eine Recheneinrichtung vorhanden ist, die aus einem Vergleich der von der Labor-Messeinrichtung gewonnenen Messwerte mit den von dem Sensor (2) gewonnenen Messwerten korrigierte Messwert erzeugt.