6.3.1 - Dynamische Messunsicherheit – Software und Leitfäden als Brücke zwischen Theorie und Praxis
- Event
- 18. GMA/ITG-Fachtagung Sensoren und Messsysteme 2016
2016-05-10 - 2016-05-11
Nürnberg, Germany - Chapter
- 6.3 Messunsicherheit und Funktionssicherheit von Messsystemen
- Author(s)
- S. Eichstädt, C. Elster - Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB), Braunschweig und Berlin (Deutschland), I. Smith, T. Esward - National Physical Laboratory, Teddington (Grossbritannien)
- Pages
- 461 - 467
- DOI
- 10.5162/sensoren2016/6.3.1
- ISBN
- 978-3-9816876-0-6
- Price
- free
Abstract
Die Analyse dynamischer Messungen stellt für viele Anwender eine große Herausforderung dar, was eine breite Anwendung vorhandener Kalibrierdienste und mathematischer Werkzeuge einschränkt. So erfordern dynamische Messungen stets die Anwendung von Methoden der digitalen Signalverarbeitung, System- und Kontrolltheorie sowie der multivariaten Statistik. Insbesondere das Design geeigneter digitaler Filter und die Bestimmung der Messunsicherheit der im Allgemeinen hochdimensionalen dynamischen Messgröße sind eine Herausforderung in der Praxis.
In einer Reihe von internationalen Forschungsprojekten wurden mathematische und messtechnische Verfahren zum Umgang mit dynamischen Messungen entwickelt und auf Ebene der nationalen Metrologieinstitute erfolgreich umgesetzt. Ziel des europäischen Projekts EMPIR 14SIP08 ist es, durch die Entwicklung von Leitfäden und Software diese Verfahren einer breiten Gruppe von Anwender verfügbar zu machen.
Dieser Beitrag stellt ausgewählte Methoden aus dem Bereich dynamischer Messungen vor, für welche im Rahmen dieses Projekts mathematische Methoden in einem Softwarepaket zusammengefasst und als Open-Source-Projekt veröffentlicht werden. Das Softwarepaket ist öffentlich zugänglich, für die nicht-kommerzielle Nutzung und Verbreitung freigegeben und transparent dokumentiert. Die Programmiersprache
Python wurde gewählt, da sie einfach zugänglich ist und ohne großen Aufwand in vielen gängigen Softwareumgebungen, wie zum Beispiel MATLAB®, Excel® oder LabView®, eingebunden werden kann.