DE19509374C1 - Verfahren zur adaptiven Optimierung von Ultraschallmeßsignalen - Google Patents
Verfahren zur adaptiven Optimierung von UltraschallmeßsignalenInfo
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Description
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur adaptiven Optimie
rung von Ultraschallmeßsignalen.
Die Meßgenauigkeit und die Strukturauflösung von Ultraschall
Impuls-Echo-Systemen wird maßgeblich durch die spektrale
Systembandbreite und durch die zeitliche Form des Meßsignals
bestimmt. Beispielsweise sind für eine hohe Meßgenauigkeit
und eine gute axiale Auflösung impulsförmige Meßsignale mit
einem breiten Frequenzgang und möglichst kurzen Ein- und Aus
schwingzeiten wünschenswert. Bei gebräuchlichen Ultraschall
wandlern handelt es sich zumeist um schwachgedämpfte, reso
nante Wandler, die vorzugsweise auf bestimmten Moden
schwingen und aufgrund ihrer Fehlanpassung an das Schall
medium Luft ein begrenztes Wirkungsgrad - Bandbreite - Pro
dukt aufweisen. Aus diesem Grund führt eine pulsförmige An
regung dieser Wandler in aller Regel nicht zu Meßsignalen,
die im oben dargestellten Sinn optimal sind.
Im Stand der Technik Sonderdruck aus Fachberichte Hütten
praxis Metall-Weiterverarbeitung, 19. Jahrg., Heft 2, 1981,
H.A. Crostak: "Grundlagen der CS-Technik", ist für die Werk
stückprüfung mit Ultraschall eine Möglichkeit zur Verbesse
rung des Sendesignals eines Ultraschallwandlers angegeben.
Diese erfolgt durch die Variation des Frequenzspektrums des
Sendesignals, beispielsweise durch Multiplikation eines Im
pulses mit einer oder mehreren ausgewählten Funktionen.
Prinzipiell ist es möglich, die nicht idealen Übertragungsei
genschaften der Wandler durch eine geeignete Filterung teil
weise zu kompensieren. Im Bereich der Ultraschalltechnik
lassen sich sogenannte inverse Filter anwenden, um die Kenn
daten von Ultraschall-Meßsystemen zu verbessern.
Aus dem Stand der Technik Sedki M. Riad, "The Deconvolution
Problem: An Overview", IEEE, 1986 ist ein derartiges inverses
Filter bekannt. Dabei handelt es sich um eine Nachfilterung.
Bei der inversen Filterung wird das von einem Sendewandler
ausgesandte Ultraschallsignal empfangen und anschließend mit
der inversen Übertragungsfunktion des Systems beaufschlagt.
Eine weitere Möglichkeit besteht darin, eine inverse Filter
funktion in das auszusendende Signal einzurechnen. Dies
stellt eine inverse Vorfilterung dar.
Bei der Nachfilterung müssen die Empfangssignale nach jeder
Messung gefiltert werden. Da analoge einstellbare Filter nur
sehr schwer zu realisieren sind, geschieht diese Filterung
zumeist mit digitalen Filtern, wobei es zum Teil nur mit
relativ großem Aufwand möglich ist, die Filterung in Echtzeit
durchzuführen.
Ein Nachteil der inversen Vorfilterung ist die Notwendigkeit
eines linearen, breitbandigen Leistungs-Sende-Verstärkers zur
Anregung des Ultraschallwandlers. Wegen des großen Aufwandes
und der relativ hohen Leistungsaufnahme ist deren Einsatz,
insbesondere bei preiswerten "Stand-alone" Geräten oft nicht
akzeptabel.
Sowohl die inverse Vorfilterung als auch die Nachfilterung
haben den Nachteil, daß zur Berechnung des inversen Filters
Informationen über das Gesamtsystem notwendig sind, die
vorab vorliegen müssen und die Verfahren bei Nichtberück
sichtigung dieser Informationen oder ungenauen Daten sehr
leicht unstabil werden, und/oder nicht optimale Ergebnisse
erreicht werden.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur
adaptiven Optimierung eines von einem Ultraschallwandler
ausgesendeten Ultraschallsignals anzugeben, bei dem keine
Vorabinformation über das Gesamtsystem vorliegen muß. Weiter
hin soll das Verfahren auch für nichtlineare Systeme geeignet
sein.
Das Verfahren hat den Vorteil, unabhängig von den System
übertragungseigenschaften, immer zu einer stabilen opti
mierenden Lösung zu führen.
Das Verfahren hat zusätzlich den Vorteil, daß die Wahr
scheinlichkeit, ein suboptimales Ergebnis mit hohem Fehler
wert zu erreichen, klein ist. Weiterhin kann durch das er
findungsgemäße Verfahren auf aufwendige Hardware und Software
verzichtet werden.
Die Aufgabe wird durch ein Verfahren gemäß dem Patentanspruch
1 gelöst.
Vorteilhafte Weiterbildungen ergeben sich aus den Unteran
sprüchen.
So kann durch das Verfahren gemäß Anspruch 2 die Signalopti
mierung weiter verbessert werden.
Zur Optimierung der axialen Auflösung ist das Verfahren gemäß
den Ansprüchen 3, 4 und 5 besonders geeignet.
Zur Optimierung der Einschwingdauer, z. B. zur Optimierung der
Genauigkeit der Phasenmessung mit einer Komparatorschaltung,
ist das Verfahren gemäß den Ansprüchen 6, 7 und 8 besonders
geeignet.
Um die Wahrscheinlichkeit für eine suboptimale Lösung weiter
zu verringern, ist das Verfahren gemäß Anspruch 9 geeignet.
Die Erfindung wird anhand mehrerer Figuren näher erläutert.
Es zeigt
Fig. 1 eine Systemübersicht,
Fig. 2 ein Struktogramm der Optimierungsroutine,
Fig. 3 schematisch einen typischen Suchweg bei Verwendung
des Koordinatensuchverfahrens,
Fig. 4 schematisch das Systemkonzept zur adaptiven Optimie
rung von Hüllkurvensignalen,
Fig. 5 die Hüllkurve der Impulsantwort und rechts den Sy
stemfrequenzgang,
Fig. 6 links die Hüllkurve des Empfangssignals nach einem
Adaptionszyklus und rechts wiederum den System
frequenzgang,
Fig. 7 links die Hüllkurve nach mehreren Zyklen und rechts
wiederum den Frequenzgang,
Fig. 8 links das optimierte Sendesignal und rechts die
Fehlerkurve,
Fig. 9 eine typische Fehlerfunktion eines einzelnen Abtast
wertes,
Fig. 10 die Fehlerfunktion in Abhängigkeit von zwei Abtast
werten,
Fig. 11 das Konzept einer adaptiven Optimierung durch Puls
anregung,
Fig. 12 links das optimierte Empfangssignal bei dreistufiger
Quantisierung des Sendesignals und rechts den Fre
quenzgang,
Fig. 13 das optimierte Sendesignal bei drei Quantisierungs
stufen,
Fig. 14 eine simulierte Impulsantwort mit einer Nullstelle
im Frequenzgang und rechts den Frequenzgang,
Fig. 15 ein Optimierungsergebnis für ein nach Fig. 14 simu
liertes System und rechts den Frequenzgang dazu,
Fig. 16 eine erste mögliche Schaltungsanordnung, welche für
das erfindungsgemäße Verfahren geeignet ist und
Fig. 17 eine zweite mögliche Schaltungsanordnung, welche für
das erfindungsgemäße Verfahren geeignet ist.
Der grundlegende Meßaufbau zur Erzeugung eines optimierten
Ultraschallsignals ist in Fig. 1 dargestellt. Mit einem
freiprogrammierbaren Wellenformgenerator WFG läßt sich ein
beliebiges Sendesignal sk(n) mit begrenzter zeitlicher Länge
und Amplitudendiskretisierung erzeugen. Das so generierte
Sendesignal sk(n) wird über einen Ultraschallwandler USW
ausgesendet und am selben Ultraschallwandler oder an einem
anderen Ultraschallwandler USW empfangen. Aus dem Empfangs
signal ek(n) werden Fehlermerkmale ξ, im folgenden auch nur
als Merkmale bezeichnet, abgeleitet. Diese werden beim Opti
mierungsvorgang zur Bewertung des Empfangssignals ek(n) und
zur Berechnung des neuen Sendesignals sk(n) herangezogen. Das
Empfangssignal ek(n) ergibt sich aus der Faltung des Sende
signals sk(n) mit der Impulsantwort (= Übertragungsfunktion)
h(n) des Gesamtsystems GS.
ek(n) = sk(n) * h(n).
Der Sendesignalvektor k ergibt sich zu:
k = (sk1, sk2, . . ., skn, skn+1, . . ., skN)
1 n N
n = Index für den n-ten Abtastwert des Sendesignals
k = Index für das k-te Sendesignal.
k = Index für das k-te Sendesignal.
Aus dem Empfangssignal ek(n) werden die Fehlermerkmale ξ ab
geleitet, anhand derer die Optimierung vorgenommen wird. Die
gesamte Fehlerfunktion ξ(k) ist eine Funktion der Merkmale ξ
und somit eine Funktion des Sendesignalvektors k.
ξ(k) = f(sk1, sk2, . . ., skn).
Die Form der Fehlerkurve ergibt sich aus der Übertragungs
funktion h(n) und den gewählten Merkmalen ξ. Die Signalopti
mierung erfolgt dadurch, daß von der Sendesignalvektor k so
modifiziert wird, daß der Wert der Fehlerfunktion ξ(k)
möglichst minimal wird. Es handelt sich hierbei um ein N-
dimensionales Optimierungsproblem, dessen Komplexität sich
aus den Eigenschaften der Fehlerkurve ergibt.
Fig. 2 zeigt den Ablaufplan des Optimierungsverfahrens.
Ausgehend von einem Delta-Impuls als Initialisierungssignal
schreitet man nacheinander in den N-Koordinatenrichtungen um
eine feste Schrittweite d voran, so daß die Fehlermerkmale
bezüglich der einzelnen Koordinaten minimiert werden. Ge
startet wird mit einer Schrittweite d, die halb so groß ist
wie der maximal einstellbare Amplitudenwert der Sendeabtast-
Werte. Läßt sich mit der gegebenen Schrittweite d bei keiner
Koordinate eine Verbesserung erzielen, so wird die Schritt
weite um den Faktor 2 verkleinert und der Optimierungsvorgang
für alle Koordinaten wiederholt. Das Abbruchkriterium des
Verfahrens ist dann erfüllt, wenn mit einer Schrittweite d =
1, was die kleinste Schrittweite darstellt, keine Ver
besserung mehr zu erreichen ist.
Die sehr großen Schrittweiten zu Beginn des Verfahrens wirken
sich dahingehend positiv aus, daß es hierbei unwahrscheinlich
ist, daß das Verfahren in ein flaches lokales Minimum, einer
suboptimalen Lösung, mit sehr hohem Fehlerniveau läuft und
dort stagniert.
Es sei angemerkt, daß es nicht sinnvoll wäre, zu Beginn der
Adaption die Fehlerminima bezüglich einer Koordinate sehr
exakt in kleinen Schritten zu bestimmen, da die einzelnen
Koordinaten nicht orthogonal zueinander stehen, und somit der
Optimalwert einer Koordinate von allen übrigen abhängt. Folg
lich ist eine exakte Optimierung eines einzelnen Koordi
natenwertes erst dann sinnvoll, wenn alle anderen Koordinaten
auch relativ gut optimiert sind. Dieses Verhalten läßt sich
in einem zweidimensionalen nicht orthogonalen Raum, wie
dieser in Fig. 3 dargestellt ist, verdeutlichen. Die Suche
beginnt in Punkt A und geht in Richtung Punkt B, wobei nach
einander abwechselnd in eine der beiden Richtungen S1 bzw. S2
vorangeschritten wird. Der Fehlerwert ergibt sich aus dem je
weiligen Abstand von der momentanen Position zum Punkt B.
Aus Fig. 3 ist weiterhin ersichtlich, daß das Suchverfahren
grundsätzlich stabil ist und bei einer unimodalen Funktion
gegen das absolute Minimum konvergiert. Die in Fig. 3 ein
getragene gestrichelte Linie stellt den direkten Weg zwischen
dem Startpunkt A und dem Zielpunkt B dar.
Wie bei allen zur Zeit bekannten mehrdimensionalen Optimie
rungsverfahren ist auch bei dem benutzten Koordinatensuch
verfahren zur Ultraschallsignaloptimierung nicht auszu
schließen daß der Algorithmus bei nicht unimodalen Funktionen
nicht in das absolute Minimum sondern in ein suboptimales
lokales Minimum der Fehlerfunktion ξ(k) konvergiert. Um die
Wahrscheinlichkeit einer schlechten suboptimalen Lösung deut
lich zu verringern, ist es möglich das Empfangssignal zu
sätzlich mit einem Rauschsignal zu überlagern, so daß eine
statistische Möglichkeit besteht, aus suboptimalen Minima
"herauszuspringen" und so zu einem tiefergelegenen Fehler
niveau zu gelangen. Bei diesem Prinzip wird nach jedem
Adaptionszyklus oder bei stagnierendem Lernerfolg die über
lagerte Rauschleistung sukzessive reduziert. Ein Verfahren
mit einer vergleichbaren Grundidee zur mehrdimensionalen
Optimierung wurde von S. Kirkpatrick, C. D. Gelatt, M. P.
Vecchi, "Optimization by Simulated Annealing," Science, Vol.
220 pp. 671-680, May 1983 unter dem Namen "Simulated
Annealing" vorgestellt. Da Ultraschallmeßsignale generell
durch Störgrößen überlagert sind, kann das Signal-zu-
Rauschverhältnis des Empfangssignals in der Praxis sehr
einfach über eine Vergrößerung oder Verkleinerung der Sende
spannung oder Mittelungen über mehrere Meßzyklen erreicht
werden. Bei einer digitalisierten Verarbeitung der Empfangs
signale können darüber hinaus rechnerisch Rauschgrößen auf
addiert werden.
Das Verfahren wurde anhand des Hüllkurvensignals des Luftul
traschallmeßsystems in der Praxis getestet, vergleiche dazu
Fig. 4. Dort ist das gesamte Konzept des untersuchten
adaptiven Optimierers dargestellt. Mit einem frei pro
grammierbaren Wellenformgenerator WFG wird ein Sendesignal
fs(t) erzeugt und über einen Ultraschallwandler USW abge
strahlt. Das an einem Reflektor R reflektierte Signal wird
von dem selben Ultraschallwandler oder einem anderen Ultra
schallwandler USW empfangen. Aus dem Empfangssignal wird
mittels einem Demodulator D das Hüllkurvensignal feh(t) ge
wonnen. Es wurde das Niederfrequenzhüllkurvensignal feh(t)
ausgewertet und nicht das Hochfrequenzzeitsignal, was jedoch
in gleicher Weise möglich wäre. Als Fehlerkriterium wurde das
Quadrat des Verhältnisses von der Fläche unter der Hüllkurve,
welche proportional zum Mittelwert der Spannungsamplituden
ist, und dem Amplitidenmaximum verwendet:
wobei T die zeitliche Dauer für einen einzelnen Meß-Zyklus
ist.
Ein geringer Fehlerwert ξ ergibt sich also bei einem
Empfangssignal mit einer schmalen, hohen Hauptschwingung und
kleinen Nebenschwingungen. Das beste Signal wäre demnach ein
Delta - Impuls mit dem Fehlerwert von 1. Der Vorteil dieses
Fehlerkriteriums besteht darin, daß sich die beiden Merkmale
Amplitudenspitzenwert und Mittelwert sehr leicht gegebenen
falls auch mit einfachen Operationsverstärkerschaltungen be
stimmen lassen. Bestimmt man die Fehlermerkmale mittels Hard
ware, so braucht man nicht mehr das Zeitsignal zu digitali
sieren, sondern nur noch einmal pro Sendevorgang die beiden
Merkmale abzutasten, wodurch sich der Hardwareaufwand und die
Verarbeitungszeit deutlich reduzieren.
Bei dem verwendeten Ultraschallwandler handelt es sich um
einen konventionellen piezokeramischen Radial-Dickenschwinger
mit λ/4 Anpaßschicht. Die relative 3 dB Bandbreite des Wand
lers (3 dB Bandbreite durch Mittenfrequenz) liegt bei ca. 0,1.
Die gesamte System-Impulsantwort wird fast ausschließlich
durch die Wandler-Übertragungseigenschaften bestimmt. Die
Hüllkurve der System-Impulsantwort und der zugehörige Fre
quenzgang sind in Fig. 5 veranschaulicht.
Für das dargestellte System wurde ein optimiertes Sendesignal
mit 128 Abtastpunkten und 8-Bit Quantisierung generiert. In
den Fig. 6 und 7 sind zwei Optimierungsstufen der
Anpassung aufgeführt. Fig. 6 zeigt die Hüllkurve und den
Frequenzgang des Empfangssignals nach dem ersten Adaptionszy
klus, es sind hier also alle Sendeabtastwerte einmal mit der
sehr großen Anfangsschrittweite optimiert worden.
In Fig. 7 ist das Endergebnis der Optimierung nach 36 Zyklen
dargestellt. In der Hüllkurve des Empfangssignals sieht man,
daß die Nebenschwingungen weitestgehend unterdrückt werden,
das Empfangssignalspektrum besitzt einen glatten Verlauf und
seine Form ist einem Hanning-Fenster sehr ähnlich. Die 3 dB-
Bandbreite hat sich im Vergleich zur normalen Impulsantwort
in etwa um den Faktor 5 vergrößert.
Das Beispiel zeigt, daß ein angepaßtes Sendesignal, wie es in
Fig. 8 links gezeigt ist, erzeugt werden kann, das zu einem
deutlich verbesserten Empfangssignal führt und welches sich
sehr gut für eine weitere Signalauswertung eignet.
Die Konvergenzeigenschaften des Verfahrens sind anhand der
Fehlerkurve, die in Fig. 8 rechts abgebildet ist, ersicht
lich. Es ist die Entwicklung des Fehlerwerts in Abhängigkeit
von der Anzahl der Adaptionszyklen dargestellt. Die Kurve
wird auch als Lernkurve bezeichnet. In den ersten Adaptions
zyklen verringert sich der Fehler sehr schnell und konver
giert dann relativ langsam (hyperbelförmig) gegen den minima
len Endwert. Das Abbruchkriterium ist hier nach 36 Zyklen
erfüllt.
Bei der Fehlerfunktion handelt es sich in der Regel nicht um
eine unimodale Funktion. Sowohl die gesamte Funktion als auch
die Fehlerfunktionen der einzelnen Sendeabtastwerte können
mehrere Minima besitzen. Eine typische Funktion des Fehlers
in Abhängigkeit vom Wert eines einzelnen Sendeabtastwerts ist
in Fig. 9 dargestellt.
Fig. 10 zeigt eine Fehlerfunktion in Abhängigkeit von zwei
Sendeabtastwerten. Neben dem ausgeprägten globalen Minimum
sind mehrere lokale Minima in den Randbereichen der Funktion
ersichtlich. Daß die Fehlerfunktion einzelner Sendeabtastwer
te mehrere Minima besitzen kann, ist neben der Tatsache, daß
sich die gesamte Fehlerfunktion aus den einzelnen Fehlerfunk
tionen zusammensetzt, insbesondere deswegen von Bedeutung,
weil die gesamte Optimierung über die Teiloptimierungen in
den einzelnen Koordinatenrichtungen verläuft.
Anzumerken ist, daß die Fig. 9 und 10 nur für den Beginn
der Adaption typische Fehlerfunktionen darstellen. Ist die
Optimierung erst einmal weit in Richtung des Minimums vorge
drungen, so sind alle Fehlerfunktionen der einzelnen Sendeab
tastewerte quadratische Funktionen (Parabeln).
Ein weiterer Anwendungsfall des Verfahrens ist in Fig. 11
gezeigt. Ein 32 Abtastwerte umfassendes Sendesignal wurde in
drei Stufen quantisiert. Positiver Spannungspuls, negativer
Spannungspuls und Nullpotential. Die Pulsserien, die die
Schaltendstufe SE steuern, können z. B. durch zwei Schiebere
gister SR1 und SR2 erzeugt werden, die vor dem Sendevorgang
mit den entsprechenden Werten geladen werden. Das Optimie
rungsverfahren wurde entsprechend an die dreistufige Quanti
sierungsstufe angepaßt.
Im Ergebnis der Adaption, vgl. Fig. 12, wird deutlich, daß
auch bei diesem einfachen Sendesignal, welches in Fig. 13
dargestellt ist, eine deutliche Optimierung des Empfangssi
gnals, vgl. Fig. 14 zu erreichen ist. Die Nebenschwingungen
in der Hüllkurve sind stark vermindert und die Signalband
breite hat sich gegenüber der Impulsantwort um etwa den
Faktor 2 vergrößert.
Eine solche nahezu ohne Verluste arbeitende Sendeschaltung
kann in einer Hybridanordnung mit einem Ultraschallwandler
kombiniert werden, um so zu verbesserten Meßsignalen mit
einem höheren Signal-Rausch-Verhältnis, kürzeren Ein- und
Ausschwingzeiten oder/und breiterem Frequenzgang zu gelangen,
was aus technisch physikalischen Gründen mit einem normalen
Ultraschallwandler nicht oder nur mit viel Aufwand erreichbar
wäre.
Auch für Luft- Ultraschall-Wandler Arrays ist das erfin
dungsgemäße Verfahren geeignet, da die aufwendigen analogen
Gegentaktendstufen hierbei durch eine integrierte Array-
Schaltendstufe ersetzt werden können.
Neben der beschriebenen Optimierung der axialen Auflösung
können auch andere Kriterien, etwa eine möglichst kurze Ein
schwingdauer der ersten Schwingung des empfangenen Ultra
schallsignals von Interesse sein. Eine möglichst steile
Einschwingflanke führt zu einer hohen Genauigkeit bei einer
Signalauswertung mit einer analogen Komparatorschaltung.
Merkmale zur Bewertung dieser Eigenschaften sind beispiels
weise die Höhe des ersten Maximums h₁ im empfangenen Ultra
schallsignal und die Steigung m₁ des zeitlich vorangegangenen
Signalverlaufs. Der Fehlerwert ξs berechnet sich beispiels
weise zu:
Sollen zusätzlich Nebenschwingungen kompensiert werden, so
können die Fehlermerkmale ξ und ξs zu einem Fehlerwert ξk
kombiniert werden:
Die grobe Signalquantisierung stellt in einem gewissen Sinn
eine Nichtlinearität des Systems dar. Es wird somit deutlich,
daß mit dem Verfahren auch stark nichtlineare Systeme
optimiert werden können. Im Gegensatz zu einer direkten
Berechnung eines inversen Filters, bei der die lineare
Signalübertragung Voraussetzung ist, sind bei den merkmals
gestützten adaptiven Signaloptimierung, wie sie durch das er
findungsgemäße Verfahren realisiert ist, nur äußerst geringe
Anforderungen an die Linearität der Übertragungsglieder, wie
z. B. Sende- und Empfangsverstärker zu stellen, wodurch sich
die Hardware wesentlich vereinfachen läßt.
Die Robustheit des erfindungsgemäßen Verfahrens wird anhand
eines weiteren Beispiels deutlich. Es handelt sich hierbei um
die Simulation eines Systems, das eine Nullstelle im Fre
quenzgang aufweist und somit nicht direkt invertierbar ist.
Der Signalverlauf des simulierten Systems entspricht dem
jenigen in Fig. 5, wobei hier der Einbruch im Signalspektrum
durch eine echte Nullstelle ersetzt wurde, vgl. Fig. 14. Ein
vergleichbares Spektrum könnte sich z. B. für einen
Ultraschallwandler ergeben, der schwach gedämpft auf ver
schiedenen Moden schwingt und deswegen die Signalenergie im
Spektralbereich zwischen den Moden verschwindend klein ist.
Im Ergebnis der merkmalsgestützten Signalsoptimierung, vgl.
Fig. 15, wird deutlich, daß hierbei die Erzeugung eines
angepaßten Sendesignals problemlos gelingt.
Die Robustheit des Verfahrens ergibt sich aus der Tatsache,
daß das Verhalten des gesamten Systems während der Adaption
kontrolliert wird. Eine bleibende Veränderung der Filterfunk
tion findet nur statt, wenn sich die Fehlermerkmale, die sich
aus dem kompletten Empfangssignal ableiten, verkleinern und
sich das Verhalten des Systems somit verbessert hat. Somit
ist es von vornherein ausgeschlossen, daß das Verfahren
instabil wird und zwar unabhängig von dem zu optimierenden
System, wobei dieses nichtlinear, schwach nichtstationär und
"ill-posed" sein darf.
Ein weiterer Vorteil des erfindungsgemäßen Verfahrens ist
auch darin zu sehen, daß keinerlei Kausalitätsbetrachtungen
für die Berechnung des inversen Signals nötig sind, da die
extrahierten Fehlersignale laufzeitunabhängig sind und nur
die Form des Empfangssignals optimiert wird. Totzeiten müssen
somit nicht berücksichtigt werden.
Die Adaptionsgeschwindigkeit wird maßgeblich durch die Zeit
bestimmt, die für einen Sendevorgang in Abhängigkeit von der
Schallaufzeit erforderlich ist. Die Zeit, die das Verfahren
für die Berechnung benötigt, kann vernachlässigt werden, da
nur wenige, äußerst einfache Operationen durchgeführt werden
müssen.
Das Verfahren eignet sich für eine Implementation auf einen
preiswerten Mikrocontroller, da nur sehr wenig Rechenleistung
erforderlich ist.
Die Schaltungsanordnung gemäß Fig. 16 ist für das erfin
dungsgemäße Verfahren geeignet. Sie weist einen 1 aus 8 De
coder DEC, z. B. Silikonix HV15C auf, der eingangsseitig mit
verschiedenen Spannungen zwischen -60 und +60 V belegt ist.
Diese werden durch die, an die Steueradressen A0, A1, A2 ge
legten Steuersignale, welche vom Microcontroller MC stammen,
an den Ausgang des Decoderes DEC, an dem der Ultraschall
wandler USW angeschlossen ist, gelegt. Das an einem Objekt
reflektierte Ultraschallsignal wird über den Ultraschall
wandler USW empfangen und über den Decoder DEC dem Empfangs
verstärker EV zugeführt. Vom verstärken Empfangssignal wird
mit einem Hüllkurvendemodulator HD ein Hüllkurvensignal
gebildet, das einem Analog/Digitalwandler ADW zugeführt wird,
welcher das digitalisierte Hüllkurvensignal an den Micro
controller MC weiterleitet. Im Microcontroller MC ist das
Verfahren zur adaptiven Optimierung implementiert.
Die in Fig. 17 dargestellte Schaltungsanordnung weicht von
der in Fig. 16 dargestellen in sofern ab als die Merkmals
extraktion nicht mehr im Microcontroller MC, sondern in einer
dem Analog/Digitalwandeler ADW vorgeschalteten Einheit zur
Merkmalsextraktion ME durchgeführt wird.
Claims (11)
1. Verfahren zur adaptiven Optimierung von Ultraschallmeß
signalen,
- 1.1 bei dem ein Ultraschallwandler (USW) mit einem Sende signal (sk(n)) angeregt wird und daraufhin ein Ultraschall signal ausgesendet und empfangen wird,
- 1.2 bei dem aus Merkmalen mit denen eine Bewertung des emp fangenen Ultraschallsignals (ek(n)) möglich ist, ein Fehler wert (ξ, ξs, ξk) gebildet wird,
- 1.3 bei dem der Signalverlauf des Sendesignals (sk(n)) ab schnittsweise verändert wird, das veränderte Ultraschallsi gnal abgestrahlt und empfangen wird und erneut der Fehlerwert (ξ, ξs, ξk) bestimmt wird,
- 1.4 bei dem, falls der Fehlerwert (ξ, ξs, ξk) kleiner ge worden oder gleich geblieben ist, das Sendesignal (sk(n)) aktualisiert wird, und falls der Fehlerwert (ξ, ξs, ξk) größer geworden ist, der Schritt 1.3 erneut durchgeführt wird,
- 1.5 bei dem die Schritte 1.3 und 1.4 für den gesamten Signalverlauf durchgeführt werden.
2. Verfahren nach Anspruch 1,
bei dem die Schrittweite d nach jedem die Schritte 1.3 bis
1.5 umfassenden Zyklus verkleinert wird, so lange bis die
Schrittweite d einen Schwellenwert unterschreitet.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2,
bei dem zur Optimierung der axialen Auflösung die Fläche
der Hüllkurve des Ultraschallsignals eines der Merkmale
darstellt.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1-3,
bei dem zur Optimierung der axialen Auflösung das Ampli
tudenmaximum des Ultraschallsignals eines der Merkmale dar
stellt.
5. Verfahren nach Anspruch 4,
bei dem der Fehlerwert (ξ) aus dem Quotienten aus der
Fläche unter der Hüllkurve des empfangenen Ultraschall
signals (ek(n)) und dem Amplitudenmaximum des empfangenen
Ultraschallsignals (ek(n)) gebildet wird.
6. Verfahren nach Anspruch 1,
bei dem zur Optimierung der Einschwingdauer die Steigung
eines Signalausschnitts des empfangenen Ultraschallsignals
(ek(n)) eines der Merkmale darstellt.
7. Verfahren nach Anspruch 1 oder 6,
bei dem zur Optimierung der Einschwingdauer die Maxima des
empfangenen Ultraschallsignals (ek(n)) eines der Merkmale
darstellt.
8. Verfahren nach Anspruch 6 und 7,
bei dem der Fehlerwert (ξs) aus dem Kehrwert des Produkts
aus der Steigung und der Amplitude des empfangenen Ultra
schallsignals (ek(n)) gebildet wird.
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 2-8,
- 9.1 bei dem das Sendesignal (sk(n)) mit einem weißen Rau schen überlagert wird,
- 9.2 bei dem die Rauschleistung nach jedem Zyklus reduziert wird.
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1-9,
bei dem das empfangene Ultraschallsignal (ek(n)) diskreti
siert wird.
11. Verfahren nach einem der Ansprüche 1-10,
bei dem aus dem empfangenen Ultraschallsignal (ek(n)) eine
Hüllkurve gebildet wird.
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