Inhalt
Übersicht
Dynamische Messungen kommen in vielen Bereichen der Metrologie und der Industrie vor wie z.B. bei der Messung zeitabhängiger Kräfte und Beschleunigungen. Zur Analyse dynamischer Messungen werden häufig Methoden aus dem Gebiet der digitalen Signalverarbeitung verwendet. Viele Anwendungen lassen sich mittels linearer, zeitinvarianter Systeme modellieren, bei denen der Zusammenhang zwischen den zeitabhängigen Ein- und Ausgangssignalen durch eine Faltung mit der Impulsantwort des verwendeten Messsystems beschrieben wird. Ein- und Ausgangssignale sind dabei nicht proportional zueinander und eine wichtige Aufgabe ist es, das Eingangssignal anhand des gemessenen Ausgangssignals zu schätzen. Hierzu kommen oft digitale Filter zum Einsatz. Aus metrologischer Sicht spielt dabei die Bestimmung von Unsicherheiten eine zentrale Rolle.
Typische Beispiele für dynamische Messungen sind die Messung zeitabhängiger mechanischer Größen, wie zum Beispiel Messung von Beschleunigung, Kraft, Drehmoment oder Druck an und in Motoren. Weitere Beispiele sind Oszilloskopmessungen für die Charakterisierung elektronischer Bauteile in der Computerindustrie, die Untersuchung von Ultraschallgeräten für die Medizintechnik, die spektrale Charakterisierung von Leuchtquellen, die spektrale Farbmessung und die Kamera-gestützte Temperaturmessung.
Forschung
Der Schwerpunkt in der Arbeitsgruppe 8.42 der PTB liegt in der Entwicklung von Schätzverfahren zur Rekonstruktion des Eingangssignals aus dem Ausgangssignal bei bekanntem dynamischem Verhalten des verwendeten Messsystems. Dies beinhaltet die Entwicklung von Verfahren zur Ermittlung der Unsicherheit der erhaltenen Schätzung. Ein anderer Schwerpunkt liegt in der Entwicklung von Analysemethoden zur dynamischen Kalibrierung, d.h. zur Bestimmung des dynamischen Übertragungsverhaltens eines Messsystem.
Software
Publikationen
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Artikel
Titel: | Linear Mixed Models: Gum and Beyond |
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Autor(en): | B. Arendacká, A. Täubner, S. Eichstädt, T. Bruns and C. Elster |
Journal: | Measurement Science Review |
Jahr: | 2014 |
Band: | 14 |
Ausgabe: | 2 |
Seite(n): | 52-61 |
DOI: | 10.2478/msr-2014-0009 |
ISSN: | 1335-8871 |
Datei / URL: | fileadmin/internet/fachabteilungen/abteilung_8/8.4_mathematische_modellierung/Publikationen_8.4/epjconf_icm2014_00003.pdf |
Web URL: | http://www.degruyter.com/view/j/msr.2014.14.issue-2/msr-2014-0009/msr-2014-0009.xml |
Schlüsselwörter: | dynamic measurement, acceleration, dynamic calibration, mixed model, design of experiment |
Marker: | 8.42, Dynamik, Unsicherheit |
Zusammenfassung: | In Annex H.5, the Guide to the Evaluation of Uncertainty in Measurement (GUM) [1] recognizes the necessity to analyze certain types of experiments by applying random effects ANOVA models. These belong to the more general family of linear mixed models that we focus on in the current paper. Extending the short introduction provided by the GUM, our aim is to show that the more general, linear mixed models cover a wider range of situations occurring in practice and can be beneficial when employed in data analysis of long-term repeated experiments. Namely, we point out their potential as an aid in establishing an uncertainty budget and as means for gaining more insight into the measurement process. We also comment on computational issues and to make the explanations less abstract, we illustrate all the concepts with the help of a measurement campaign conducted in order to challenge the uncertainty budget in calibration of accelerometers. |