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Verbesserung der Messgenauigkeit in rechnergesteuerten Mess- und Prüfsystemen (Accuracy Improvement in Computer Controlled Measuring and Test Systems)

  • Ji-Gou Liu
Veröffentlicht/Copyright: 25. September 2009
tm - Technisches Messen
Aus der Zeitschrift Band 69 Heft 9

Die Verbesserung der Messgenauigkeit durch Signalverarbeitung und Selbstkalibrierung spielt eine wichtige Rolle in der rechnergesteuerten Mess- und Prüftechnik. In diesem Beitrag werden adaptive Filterung, selbstkalibrierende Messverfahren und selbstkorrigierende Algorithmen zur Reduktion von Messabweichungen dargelegt. Die adaptive Filterung eignet sich für die Rauschunterdrückung periodischer und periodisch fortgesetzter Signale, deren Spektrum sich mit dem Rauschspektrum überlagert. Die selbstkalibrierenden Messverfahren basieren auf Selbstkalibrierung unter Nutzung der in einem Messsystem integrierten Referenzelemente bzw. -größen. Nach der Selbstkalibrierung werden Messabweichungen durch Signalverarbeitung automatisch kompensiert, sodass die Messgenauigkeit des resultierenden Systems gegenüber dem Originalsystem verbessert werden kann. Durch den selbstkorrigierenden Algorithmus können die durch digitale Signalverarbeitung hervorgerufenen Messabweichungen kompensiert werden. Typische Anwendungsbeispiele werden im Beitrag genannt.

Accuracy improvement by using signal processing and self-calibration plays an important role in computer controlled measurement and test technology. In this paper adaptive filtering, self-calibration measuring methods, and self-correction algorithms are introduced to reduce measuring errors. The adaptive filtering is suitable for noise reduction of periodic and periodically extended signals, the spectrum of which superimposes with the noise spectrum. The self-calibration measuring methods are based on self-calibration with the use of reference elements and quantities integrated in a measuring system. After the self-calibration measuring errors are automatically compensated so that the measuring accuracy of the resulting system can be improved in comparison with that of the original system. Errors caused by digital signal processing in measuring systems can be reduced by the proposed self-correction algorithm. Typical application examples are shown in this paper.

Published Online: 2009-09-25
Published in Print: 2002-09
Heruntergeladen am 24.9.2025 von https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1524/teme.2002.69.9.390/html
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