DE19747510A1 - Sensor measurement data processing system - Google Patents
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Abstract
Description
Die Erfindung betrifft ein Meßsystem und ein Verfahren zur Auswertung von Sensorsignalen. Ein Anwendungsgebiet ist zum Beispiel die Abluftreinigung, wobei Ozon zur Oxidation von flüchtigen Lösungsmitteln genutzt wird. Hierfür werden Konzentrationen von Ozon- und Kohlenwasserstoff in Luft bestimmt, wobei die Gaskomponenten in einer Mischatmosphäre vorliegen.The invention relates to a measuring system and a method for Evaluation of sensor signals. One area of application is Example of exhaust air purification, with ozone for the oxidation of volatile solvents is used. For that be Concentrations of ozone and hydrocarbons in air determined, the gas components in a mixed atmosphere available.
Sensoren können auch in vielen anderen Bereichen zum Nachweis von physikalischen, chemischen und sonstigen Meßgrößen verwendet werden. Je nach Sensortyp und Meßverfahren werden die zu messenden Komponenten selektiv oder summarisch nachgewiesen. Der klassische Nachweis von Gasen mit spektrometrischen Methoden stellt z. B. eine selektive Gasmessung dar. Wegen ihres komplexen Aufbaus sind diese Meßmethoden kostenintensiv und für viele Anwendungen, wie z. B. in der Umwelttechnik, ungeeignet. Eine Alternative stellt die Halbleitergassensorik dar. Die Halbleitergassensoren sind kostengünstig und robust. Sie weisen aber nur eine geringe Selektivität auf und unterliegen teilweise sehr starken Drifterscheinungen.Sensors can also be used in many other areas for detection of physical, chemical and other measurands be used. Depending on the sensor type and measuring method the components to be measured selectively or summarily proven. The classic detection of gases with spectrometric methods z. B. a selective Gas measurement. Because of their complex structure, these are Measuring methods costly and for many applications, such as e.g. B. in environmental technology, unsuitable. An alternative represents the semiconductor gas sensor. The Semiconductor gas sensors are inexpensive and robust. she but have only a low selectivity and are subject to some very strong drift phenomena.
In W. Göpel, Chemische Sensorik und heterogene Katalyse,
AMA-Seminar; September 1987 ist die Auswertung von Sensorsignalen
beschrieben, bei denen die Meßgröße G des Sensors als
eindeutige Funktion der Konzentration der Partialdrücke Pi
und der Temperatur erfaßt werden soll:
In W. Göpel, chemical sensor technology and heterogeneous catalysis, AMA seminar; September 1987 the evaluation of sensor signals is described in which the measured variable G of the sensor is to be recorded as a clear function of the concentration of the partial pressures P i and the temperature:
Bei hochselektiven Sensoren überwiegt der Wert einer partiellen Ableitung den Wert aller anderen, so daß die Änderung der Meßgröße G eindeutig einer physikalischen Größe zugeordnet werden kann. Falls eine hohe Selektivität nicht gegeben ist, der obige Funktionszusammenhang aber gilt und unterschiedliche Sensoren mit unterschiedlichen Ableitungen bzgl. verschiedener Komponenten "i" existieren, dann kann mit Hilfe von Verfahren der Mustererkennung auch eine Mehrkomponentenanalyse der Sensorarrays vorgenommen werden.In the case of highly selective sensors, the value predominates partial derivative of the value of all others so that the Change in the measured variable G clearly a physical variable can be assigned. If high selectivity is not is given, but the above functional context applies and different sensors with different leads regarding different components "i" exist, then with With the help of methods of pattern recognition also one Multi-component analysis of the sensor arrays can be carried out.
Ein entsprechendes Verfahren ist auch in der DE-PS 42 27 727 beschrieben. Hierbei erfolgt die Auswertung sowohl mit Mustererkennungsverfahren als auch mit Hilfe einer Fuzzy Logic zur Trenderkennung und -korrektur. Diese Verfahren sind relativ aufwendig und versagen dann, wenn kein analytischer Zusammenhang zwischen einer Konzentration und der Sensorantwort erkennbar ist.A corresponding method is also in DE-PS 42 27 727 described. The evaluation is carried out with both Pattern recognition method as well as with the help of a fuzzy Logic for trend detection and correction. These procedures are relatively complex and fail if not analytical Relationship between a concentration and the Sensor response is recognizable.
In der DE-OS 44 33 772 ist eine Sensoranordnung und ein Verfahren zur Meßwerterfassung mit der Sensoranordnung beschrieben. Die Sensoranordnung hat eine Auswerteeinheit zum Auswerten der Meßsignale mit einem neuronalen Netzwerk. Das neuronale Netzwerk weist in bekannter Weise eine Eingangsschicht, mindestens eine verdeckte Schicht, eine Ausgangsschicht und Verknüpfungsgewichte für die einzelnen Schichten auf. Die Verknüpfungsgewichte werden in einer Lernphase durch Messungen an mehreren verschiedenen geeigneten Lernobjekten mit bekanntem Ist-Wert bestimmt und abgespeichert.In DE-OS 44 33 772 is a sensor arrangement and a Process for recording measured values with the sensor arrangement described. The sensor arrangement has an evaluation unit for Evaluation of the measurement signals with a neural network. The neural network has a known Entrance layer, at least one hidden layer, one Starting layer and link weights for the individual Layers on. The link weights are in one Learning phase through measurements on several different suitable learning objects with known actual value and saved.
Ausgehend von diesem Stand der Technik war es Aufgabe der Erfindung, ein Meßsystem mit mindestens einem Sensorelement und einer Auswerteeinheit für die Meßdaten des Sensorelements sowie ein Verfahren zur Auswertung von Sensormeßdaten mit einem neuronalen Netzwerk anzugeben, so daß einzelne Meßgrößen mit einer hohen Genauigkeit und zuverlässig bestimmt werden und der Rechen- und Schaltungsaufwand gering ist.Based on this state of the art, it was the task of Invention, a measuring system with at least one sensor element and an evaluation unit for the measurement data of the sensor element and a method for evaluating sensor measurement data with a neural network, so that individual Measured variables with high accuracy and reliable be determined and the computation and circuitry effort low is.
Die Aufgabe wird durch das Meßsystem nach Anspruch 1 und das Verfahren nach Anspruch 6 gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen sind in den Unteransprüchen beschrieben.The object is achieved by the measuring system according to claim 1 and Method according to claim 6 solved. Beneficial Refinements are described in the subclaims.
Die Auswerteeinheit hat ein erstes Rechenwerk zur Berechnung einer mathematischen Funktion, die bestmöglich an die Meßdaten angepaßt ist, und ein zweites Rechenwerk zur Berechnung eines neuronalen Netzwerks. Als Eingangsdaten für das neuronale Netzwerk werden Koeffizienten der mathematischen Funktion verwendet. Wenn mehrere Sensorelemente vorhanden sind, wird für die Meßdaten jedes Sensorelements jeweils eine bestangepaßte mathematische Funktion ermittelt und jeweils die Koeffizienten der mathematische Funktion in das neuronale Netzwerk geleitet.The evaluation unit has a first arithmetic unit for the calculation a mathematical function that best matches the Measurement data is adjusted, and a second arithmetic unit for Calculation of a neural network. As input data for the neural network will be coefficients of mathematical function used. If several Sensor elements are available, each for the measurement data Sensor element each a best-suited mathematical Function determined and the coefficients of the mathematical function passed into the neural network.
Die mathematische Funktion sollte ein Polynom beinhalten bzw. ein Polynom sein.The mathematical function should contain a polynomial or be a polynomial.
Es ist dann vorteilhaft, wenn entweder nur die Koeffizienten höherer Ordnung oder nur die Koeffizienten niedriger Ordnung als Eingangsdaten für das Netzwerk verwendet werden.It is then advantageous if either only the coefficients higher order or only the lower order coefficients be used as input data for the network.
Verschiedenen physikalische und/oder chemische Prozesse, die
gleichzeitig vorhanden sind und deren Einzelsignale sich in
der Sensorantwort überlagern, lassen sich sehr gut durch
Polynome höherer Ordnung ausdrücken, die mit einem relativ
geringen Fehler an die Meßkurven angepaßt werden können. Bei
Polynomen fünfter Ordnung mit der Formel:
Various physical and / or chemical processes that are present at the same time and whose individual signals are superimposed in the sensor response can be expressed very well by higher-order polynomials that can be adapted to the measurement curves with a relatively small error. For fifth order polynomials with the formula:
R(t) = a0 + a1 t + a2 t2 + a3 t3 + a4 t4 + a5 t5
R (t) = a 0 + a 1 t + a 2 t 2 + a 3 t 3 + a 4 t 4 + a 5 t 5
können die Koeffizienten niedriger Ordnung, z. B. a0 und a1, langsamen Effekten und die Koeffizienten höherer Ordnung, z. B. a4 und a5, schnellen Effekten zugeordnet werden.the low order coefficients, e.g. B. a 0 and a 1 , slow effects and higher order coefficients, e.g. B. a 4 and a 5 , fast effects can be assigned.
Bei der Messung von Gaskonzentrationen mit mindestens zwei Sensorelementen ist es vorteilhaft, wenn die Sensorelemente mit jeweils voneinander verschiedenen Temperaturen betrieben werden.When measuring gas concentrations with at least two Sensor elements, it is advantageous if the sensor elements operated at different temperatures become.
Die Erfindung wird nachfolgend anhand der beigefügten Zeichnungen erläutert.The invention will now be described with reference to the accompanying Drawings explained.
Es zeigen:Show it:
Fig. 1 Signalfluß des Meßsystems mit einem Sensorarray und einer Auswerteeinheit für die Meßdaten des Sensorarrays; Fig. 1 signal flow of the measuring system with a sensor array and an evaluation unit for the measurement data of the sensor array;
Fig. 2 Ausgangsfehler des neuronalen Netzes bei verschiedenen Kombinationen der Eingangsparameter; Fig. 2 output error of the neural network with different combinations of the input parameters;
Fig. 3 Koeffizienten eines angepaßten Polynoms fünfter Ordnung in Abhängigkeit von der Anzahl an Gaspulsen. Fig. 3 coefficients of an adapted fifth order polynomial depending on the number of gas pulses.
Die Erfindung wird am Beispiel der getrennten Bestimmung von Konzentrationen aus einer Mischung aus Kohlenwasserstoffen, Ozon und Luft mit einem Zweisensorsystem beschrieben. Dieses System besteht aus zwei halbleitenden Halbleitergassensoren gleichen Typs, die mit einer unterschiedlichen Arbeitstemperatur beschrieben werden. Das Meßgas wird pulsförmig den beiden Sensoren für eine gewisse Zeitspanne zugeführt. Das Antwortsignal der Sensoren ist eine Änderung der Oberflächenleitfähigkeit. Je nach Gasspezies, die oxidierend oder reduzierend sein kann, und nach Halbleitertyp wird eine Erhöhung bzw. eine Erniedrigung des Oberflächenwiderstandes gemessen.The invention is illustrated using the example of the separate determination of Concentrations from a mixture of hydrocarbons, Ozone and air described with a two sensor system. This System consists of two semiconducting semiconductor gas sensors same type with a different Working temperature are described. The sample gas is pulse-shaped to the two sensors for a certain period of time fed. The sensor response signal is a change the surface conductivity. Depending on the gas species, the can be oxidizing or reducing, and by semiconductor type is an increase or a decrease in the Surface resistance measured.
Die relative Widerstandsänderung gegenüber den verwendeten Kohlenwasserstoffen ist in einem Temperaturbereich von ca. 400 bis 700°C nahezu konstant. Bei einer Sensortemperatur von ca. 600°C ist die Empfindlichkeit gegenüber Ozon sehr klein. Dagegen steigt die Empfindlichkeit gegenüber Ozon, wenn der Sensor bei nur 300°C betrieben wird. Zwei Sensoren mit unterschiedlichen Temperaturen weisen demnach unterschiedliche Empfindlichkeiten gegenüber Ozon aber nicht gegenüber Kohlenwasserstoffen auf.The relative change in resistance to that used Hydrocarbons is in a temperature range of approx. 400 to 700 ° C almost constant. At a sensor temperature The sensitivity to ozone is very high at around 600 ° C small. In contrast, sensitivity to ozone increases if the sensor is operated at only 300 ° C. Two sensors with different temperatures accordingly but not different sensitivities to ozone towards hydrocarbons.
Das gleichzeitige Vorhandensein von oxidierenden Gasen (z. B. Ozon) und reduzierenden Gasen (z. B. Kohlenwasserstoffen) macht sich im Kurvenverlauf bemerkbar. Die relative Änderung des zeitlichen Signalverlaufs zeigt sowohl bei Begasungen mit Ozon als auch mit einem Gemisch aus Ozon und Kohlenwasserstoffen einen gleich großen Signalhub mit unterschiedlichem Vorzeichen. Es ist jedoch auch das Aussehen der beiden Kurvenverläufe unterschiedlich. Ein Grund dafür ist das unterschiedliche Adsorptionsverhalten, d. h. unterschiedliche Zeitkonstanten bei Diffusion und Chemisorbtion, der verschiedenen Gaskomponenten.The simultaneous presence of oxidizing gases (e.g. Ozone) and reducing gases (e.g. hydrocarbons) makes itself felt in the course of the curve. The relative change the temporal signal curve shows both with fumigation Ozone as well as with a mixture of ozone and Hydrocarbons have the same signal swing different sign. However, it is also the look of the two curves are different. One reason for that is the different adsorption behavior, i.e. H. different time constants for diffusion and Chemisorbtion, the different gas components.
Diese verschiedenen Prozesse können durch mathematische
Fitfunktionen ausgedrückt werden. Im einfachsten Fall sind
dies Polynome höherer Ordnung, die ein Anfitten der Kurven
mit einem nur kleinen Fehler ermöglichen. Bei einem
Polynomfit z. B. fünfter Ordnung
These different processes can be expressed through mathematical fit functions. In the simplest case, these are higher-order polynomials that allow the curves to be fitted with only a small error. With a polynomial fit e.g. B. fifth order
R(t) = a0 + a1 t + a2 t2 + a3 t3 + a4 t4 + a5 t5
R (t) = a 0 + a 1 t + a 2 t 2 + a 3 t 3 + a 4 t 4 + a 5 t 5
können die Koeffizienten niedriger Ordnung (a0, a1) langsamen Effekten, z. B. Diffusion, zugeordnet werden. Die Terme höhere Ordnung (a4 und a5) repräsentieren dagegen schnelle Effekte, wie z. B. die Chemisorption, die gegenüber der Diffusion meist schneller abläuft.can the low order coefficients (a 0 , a 1 ) slow effects, e.g. B. diffusion. The higher-order terms (a 4 and a 5 ), on the other hand, represent fast effects, e.g. B. chemisorption, which is usually faster compared to diffusion.
Ein weiterer unerwünschter Effekt bei Halbleitergassensoren ist der sogenannte Memory-Effekt, der u. a. von der Gashistorie des Sensors abhängt. Das bedeutet, daß die Signalverläufe bei gleichartigen Begasungen unterschiedlich ausfallen können, wenn der Sensor vor der Begasung mit verschiedenen Konzentrationen der Gase beaufschlagt wurde. Dieses Verhalten spiegelt sich in den Koeffizienten der Polynome ebenfalls wieder.Another undesirable effect with semiconductor gas sensors is the so-called memory effect, which u. a. of the Gas history of the sensor depends. That means that Signal curves with similar fumigations differ can fail if the sensor with before fumigation different concentrations of the gases was applied. This behavior is reflected in the coefficients of the Polynomials again.
Der gesamte Signalfluß des Meßsystems mit einem Sensorarray und einer Auswerteeinheit für die Meßdaten des Sensorarrays Signalfluß des Meßsystems mit einem Sensorarray und einer Auswerteeinheit für die Meßdaten des Sensorarrays ist in der Fig. 1 skizziert. Ein Testgas wird auf ein Sensorarray geleitet, wobei jeder Sensor mit einer bestimmten Temperatur betrieben wird. Das Sensorarray liefert Sensorsignale als Widerstandswerte. Die resultierenden Meßdaten werden jeweils einer nichtlinearen Regression, d. h. einer Kurvenanpassung, unterzogen. Hierbei wird in bekannter Weise der Fehler zwischen einem Polynom und der Meßkurve minimiert.The entire signal flow of the measuring system with a sensor array and an evaluation unit for the measurement data of the sensor array. The signal flow of the measurement system with a sensor array and an evaluation unit for the measurement data of the sensor array is sketched in FIG. 1. A test gas is directed to a sensor array, each sensor being operated at a certain temperature. The sensor array provides sensor signals as resistance values. The resulting measurement data are each subjected to a non-linear regression, ie curve fitting. The error between a polynomial and the measurement curve is minimized in a known manner.
Der charakteristische Kurvenverlauf von verschiedenen Kohlenwasserstoff-/Ozon-Gemischen spiegelt sich in den Koeffizienten der verschiedenen Polynome wieder. Mit den höheren Koeffizienten verschiedener Polynome, die einen geringen Memory-Effekt aufweisen, als Eingangsgrößen eines Neuronalen Netzes läßt sich ein System aufbauen, welches unter Verwendung von zwei Halbleitergassensoren eine Messung der Konzentrationen von Ozon und Kohlenwasserstoffen ermöglicht.The characteristic curve of different Hydrocarbon / ozone mixtures are reflected in the Coefficients of the different polynomials again. With the higher coefficients of different polynomials, the one have little memory effect, as input variables of a A neural network can be built up a system which a measurement using two semiconductor gas sensors the concentrations of ozone and hydrocarbons enables.
Ausgewählte Koeffizienten der resultierenden Polynome, vorzugsweise die Koeffizienten höherer Ordnung, werden als Koeffiziententabelle in ein neuronales Netzwerk ANN, z. B. Back-Propagation-Netz, geleitet. Die Ausgangsknoten geben die Konzentration von Ozon Cozone und Kohlenwasserstoff CHC an.Selected coefficients of the resulting polynomials, preferably the higher order coefficients, are stored as a coefficient table in a neural network ANN, e.g. B. back propagation network. The output nodes indicate the concentration of ozone cozone and hydrocarbon C HC .
In der Fig. 2 ist der Fehler eines neuronalen Netzes mit verschiedenen Parameterkombinationen als Eingangsgrößen des Netzes dargestellt. Die gestrichelte Kurve stellt den Ausgangsfehler bei allen vier Eingangskoeffizienten eines Polynoms dritter Ordnung dar. Dann ist der Einfluß des Memory-Effektes relativ groß. Die besten Resultate werden erzielt, wenn als Eingangsgrößen die jeweils höchsten Terme von drei Polynomen verwendet werden, wobei die Polynome dritter, vierter und fünfter Ordnung sind. Hierfür werden sechs Eingangskoeffizienten verwendet, die jeweils die beiden obersten Koeffizienten der drei Polynome, d. h. des Polynoms dritter, vierter und fünfter Ordnung, sind. Dann ist der Einfluß des Memory-Effektes geringer. Nach 5000 Lernschritten beträgt der maximale Netzfehler bezüglich der Testdaten in dem Beispiel etwa 5%.The error of a neural network with different parameter combinations shown as inputs to the network in FIG. 2. The dashed curve represents the output error for all four input coefficients of a third-order polynomial. The influence of the memory effect is then relatively great. The best results are achieved if the highest terms of three polynomials are used as input variables, the polynomials being third, fourth and fifth order. For this purpose, six input coefficients are used, which are the two uppermost coefficients of the three polynomials, ie the third, fourth and fifth order polynomials. Then the influence of the memory effect is less. After 5000 learning steps, the maximum network error with regard to the test data in the example is approximately 5%.
In der Fig. 3 sind die Koeffizienten des Polynomfits fünfter Ordnung dargestellt. Von Meßpunkt zu Meßpunkt wurde die Konzentration des Gasgemisches aus Kohlenwasserstoffen und Ozon kontinuierlich verändert. So zeigen die ersten 10 Begasungen eine Konzentration von 27 ppb Ozon und 18-180 ppm Kohlenwasserstoffen in 10 identischen Schritten. Bei den weiteren 10 Begasungen wurden Konzentrationen von 54 ppb Ozon und wiederum 18-180 ppm Kohlenwasserstoffen eingestellt. Die weiteren 10 Begasungen zeigen eine erneute Erhöhung der Ozonkonzentration um 27 ppb und eine entsprechende stufenweise Erhöhung der Kohlenwasserstoffkonzentration.In FIG. 3, the coefficients of the fifth order polynomial fits are shown. The concentration of the gas mixture of hydrocarbons and ozone was continuously changed from measuring point to measuring point. The first 10 fumigations show a concentration of 27 ppb ozone and 18-180 ppm hydrocarbons in 10 identical steps. Concentrations of 54 ppb ozone and again 18-180 ppm hydrocarbons were set for the other 10 fumigations. The other 10 fumigations show a further increase in the ozone concentration by 27 ppb and a corresponding gradual increase in the hydrocarbon concentration.
Zwischen diesen regulären Punkten wurden Zufallspunkte eingefügt, deren Konzentration gegenüber dem regulären Punkt erhöht war. Bei den nächsten regulären Punkten zeigt sich daraufhin eine Abweichung von erwarteten Verhalten, das durch den Memory-Effekt erklärbar ist. Diese Abweichung ist besonders bei den Koeffizienten niedriger Ordnung zu beobachten. Zuvor adsorbierte Gasmoleküle sind noch nicht wieder desorbiert. Daher ist der Signalverlauf durch die vorhergehende Begasung verfälscht. Da die Desorption im Vergleich zur Chemisorption ein langsamer Vorgang ist, macht sich der Memory-Effekt im wesentlichen in den Termen niedriger Ordnung bemerkbar. Dies läßt sich ausnutzen, um Fehler bei der Konzentrationsbestimmung zu minimieren.Random points became between these regular points inserted, their concentration compared to the regular point was increased. The next regular points show up then a deviation from expected behavior caused by the memory effect can be explained. This deviation is especially with the low order coefficients observe. Gas molecules previously adsorbed are not yet desorbed again. Therefore, the waveform is through the previous fumigation falsified. Since the desorption in Compared to chemisorption, this is a slow process the memory effect essentially in the terms lower order noticeable. This can be exploited to To minimize errors in determining the concentration.
Als Eingangsparameter für das neuronale Netz sind bei der vorliegenden Anwendung die gedächtnisfreien bzw. gedächtnisschwachen Polynomkoeffizienten am besten geeignet. Mit diesen kann das Netz schneller trainiert werden und die maximalen Fehler am Netzausgang sind wesentlich kleiner. In dem Beispiel wurden zwei Netzausgänge für die O3- und Kohlenwasserstoffkonzentration gewählt und eine verdeckte Schicht erstellt, die aus drei Neuronen besteht. Die Verwendung eines Polynominalfits und der Einsatz von neuronalen Netzen eignen sich damit gut zur Messung des O3-Gehaltes in kohlenwasserstoffhaltiger Mischatmosphäre, wenn zwei identische SnO2-Sensoren bei verschiedenen Arbeitstemperaturen eingesetzt werden.In the present application, the memory-free or memory-poor polynomial coefficients are best suited as input parameters for the neural network. With these, the network can be trained faster and the maximum errors at the network output are significantly smaller. In the example, two network outputs were selected for the O 3 and hydrocarbon concentration and a hidden layer consisting of three neurons was created. The use of a polynomial fit and the use of neural networks are therefore well suited for measuring the O 3 content in a hydrocarbon-containing mixed atmosphere if two identical SnO 2 sensors are used at different working temperatures.
Claims (14)
- - Berechnen einer mathematischen Funktion, die bestmöglich an die Meßdaten angepaßt ist, und
- - Verwenden von Koeffizienten der mathematischen Funktion als Eingangsdaten für das neuronale Netzwerk.
- - Calculate a mathematical function that is best adapted to the measurement data, and
- - Using coefficients of the mathematical function as input data for the neural network.
- - Anpassen jeweils einer mathematischen Funktion an die Meßdaten jeweils eines Sensorelements und
- - Verwenden von Koeffizienten der mathematischen Funktionen als Eingangsdaten für das neuronale Netzwerk.
- - Adapting a mathematical function to the measurement data of a sensor element and
- - Using coefficients of the mathematical functions as input data for the neural network.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| DE1997147510 DE19747510A1 (en) | 1997-10-28 | 1997-10-28 | Sensor measurement data processing system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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