Messgerät für die Prozessmesstechnik

Messgerät (1), aufweisend:- eine Anzahl n von Sensoren (2_1 bis 2_n), wobei ein jeweiliger Sensor (2_i) der Anzahl n von Sensoren (2_1 bis 2_n) dazu ausgebildet ist, zugehörige Sensordaten (xi) zu erzeugen, so dass insgesamt eine Anzahl n von Sensordaten (x1, ..., xn) mittels der Anzahl n von Sensor...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: Müller, Steffen, Bäuerle, Jörg
Format: Patent
Sprache:ger
Schlagworte:
Online-Zugang:Volltext bestellen
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Beschreibung
Zusammenfassung:Messgerät (1), aufweisend:- eine Anzahl n von Sensoren (2_1 bis 2_n), wobei ein jeweiliger Sensor (2_i) der Anzahl n von Sensoren (2_1 bis 2_n) dazu ausgebildet ist, zugehörige Sensordaten (xi) zu erzeugen, so dass insgesamt eine Anzahl n von Sensordaten (x1, ..., xn) mittels der Anzahl n von Sensoren (2_1 bis 2_n) erzeugt wird,- eine Lerneinheit, wobei die Lerneinheit dazu ausgebildet ist, basierend auf Trainingsdaten Werte einer Anzahl d von Parametern einer Hypothesenfunktion zu berechnen,- eine erste Messgrößenberechnungseinheit (4), die dazu ausgebildet ist, eine Anzahl m von ersten Messgrößenwerten (ŷ1,..., ŷm) in Abhängigkeit von der Anzahl n von Sensordaten (x1, ..., xn) basierend auf der Hypothesenfunktion und den berechneten Werten der Anzahl d von Parametern der Hypothesenfunktion zu berechnen,- eine zweite Messgrößenberechnungseinheit (8), die dazu ausgebildet ist, eine Anzahl m' von zweiten Messgrößenwerten (ỹ1, ..., ỹm') in Abhängigkeit von der Anzahl n von Sensordaten (x1, ..., xn) basierend auf einer Modellfunktion zu berechnen, und- eine Statuseinheit (9), die das Berechnen der ersten Messgrößenwerte (ŷ1, ..., ŷm) basierend auf den zweiten Messgrößenwerten (ỹ1, ... ,ỹm') überprüft. A measuring device includes: a number n of sensors, a respective sensor of the number n of sensors being embodied to generate associated sensor data such that, overall, a number n of sensor data is generated by the number n of sensors; a learning unit embodied to calculate values of a number d of parameters of a hypothesis function on the basis of training data; a first measured quantity calculation unit to calculate a number m of first measured quantity values depending on the number n of sensor data on the basis of the hypothesis function and the calculated values of the number d of parameters of the hypothesis function; a second measured quantity calculation unit to calculate a number m′ of second measured quantity values depending on the number n of sensor data on the basis of a model function; and a status unit which checks the calculation of the first measured quantity values on the basis of the second measured quantity values.