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Verbesserte, rauschreduzierte Charakterisierung von Wechselsignalen bei adaptiver Signalabtastung

09.11.2012

Störendes Rauschen ist bei Spannungsmessungen für die elektrische Energiemesstechnik allgegenwärtig.  Bei Analog-Digitalwandlern treten Rauschanteile wie z.B. Glitches und Spikes stets synchron mit dem Takt der Zeitbasis des Konverters auf.  Obwohl sie einen überwiegend deterministischen Charakter haben, erzeugen sie systematische Messabweichungen, die vom Beobachter nicht ohne weiteres erkannt werden können. Mit konventioneller Filterung lassen sich diese unerwünschten Folgen des Rauschens jedoch reduzieren.  Schwieriger zu beherrschen ist ein Rauschen, bei dem die Störungen unabhängig vom  Takt der diskretisierten Messsignale sind. In elektrischen Energieversorgungsnetzen sind derart verrauschte Signale aber häufig anzutreffen. Nicht selten treten die Störungen intermittierend und nicht-stationär auf, was Messgeräte, die mit einem Sampling-Verfahren arbeiten, in nicht vorhersehbarer und damit nicht vermeidbarer Weise in ihrer Funktion beeinträchtigen kann.
In solchen Fällen sind adaptive bzw. „lernende“ Filter ein besseres Mittel zur Problemlösung.  Zu dieser Kategorie gehören z.B. Wiener Filter, Kalman Filter, Least Mean Square Filter (LMS-Filter) und Recursive Least Square Filter (RLS-Filter), um nur einige zu nennen.

Bild: Rauschreduzierung eines Signales durch Anwendung eines 13-Pol-LMS-Filters 

 

Die Abbildung zeigt eines der im Jahr 2012 experimentell analysierten Beispiele der Filterung eines verrauschten Signals (rot) mit einem 13-Pol-LMS-Filter. Der Effekt der Rauschreduzierung wird bei Betrachtung des Ausgangssignals nach dem Filter (dunkel-blau) und der Differenz (grün) von Ein- und Ausgangssignal deutlich. 

Algorithmen adaptiver Filterung sind auch im Kontext neuronaler Netze von besonderem Interesse. Die Ermittlung neuartiger weiterer Anwendungsmöglichkeiten neuronaler Netze in Verbindung mit von der PTB patentierten Verfahren adaptiver Synchronisation (DE 10 2007 043 927) und mit Regressionsanalyse-Verfahren wie der “Bayesian Inference” (im Fall von Vorwissen über die abzutastenden Signale) ist für das kommende Jahr 2013 geplant.

 

 

 

Ansprechpartner: W. G. Kürten Ihlenfeld
Fachbereich 2.3:  Elektrische Energiemesstechnik