Modellgestützte Verfahren können helfen den Messaufwand deutlich zu reduzieren. Die Methode DOE (Design Of Experiments) bietet sich dabei besonders an. Mit dem Wissen bzw. begründeten Annahmen über die Modellzusammenhänge werden nur diejenigen Messungen geplant und durchgeführt, die man zur Modellschätzung benötigt. Am Anfang steht die empirische Modellbildung. Mit Hilfe eines mathematischen Modells werden die Eingangsgrößen des Systems mit seinen Ausgangsgrößen verknüpft. Dieses Modell ist meistens eine Polynomfunktion erster, zweiter oder dritter Ordnung. Neben den Hauptwirkungen werden auch die Wechselwirkungen zwischen den Eingangsgrößen berücksichtigt. Mit möglichst wenigen Messungen kann eine genaue Schätzung der gesuchten Modellparameter erfolgen Diese wenigen Messungen werden innerhalb des Versuchsraumes so geplant. dass ein Optimalitätskriterium seinen Extremwert annimmt. Bei der Applikation von Motoren mit vielen Einstellparametern, wie z.B. Benzin-Direkteinspritzermotoren im Schichtbetrieb, ergibt sich das Problem der unbekannten und eingeschränkten Versuchsräume. Für einen solchen Motor mit fünf Eingangsparametern, nämlich Saugrohrdruck, Einspritzende, Zündwinkel, Abgasrückführrate und Raildruck wurde die statistische Versuchsplanung angewendet. Zusätzlich wurden die Versuchspläne nach dem D- und dem V--Optimalitätskriterium geplant. Das D-Optimalitätskriterium minimiert die Varianzen und Kovarianzen der geschätzten Parameter, anschaulich betrachtet wird das Streuungs-Ellipsoid um die geschätzten Parameter minimiert. Das V-Kriterium minimiert hingegen nur die Streuung der geschätzten Parameter. Das führt bei D-optimalen Versuchsplänen dazu, dass die Ränder der Messräume stark besetzt sind, während V-optimale Versuchspläne mehr Messungen innerhalb des Raumes haben.
Intelligente Messstrategien für DoE-Versuchspläne
2002
10 Seiten, 9 Bilder, 2 Tabellen, 4 Quellen
Aufsatz (Konferenz)
Deutsch
Intelligente Messstrategien fur DoE-Versuchsplane
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