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Die
Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Kalibration eines spektralphotometrischen
Sensors mittels einer Trocknungswaage, die eine Heizquelle zur Erwärmung und
Trocknung einer Probe, ein Wägesystem
zur Messung der feuchteabhängigen
Masse der Probe und einen Sensor zur Messung des feuchteabhängigen Transmissions-
und/oder Reflexionsspektrums der Probe in mindestens einem vorgegebenen
Spektralbereich aufweist, wobei durch die Zuordnung der Ausgangssignale
des Sensors zu den gemessenen Feuchtegehalten der Probe eine Kalibration
des Sensors durchgeführt
wird. Die Erfindung bezieht sich weiterhin auf eine Trocknungswaage
zur Durchführung
dieses Verfahrens.
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Ein
Verfahren dieser Art und die zur Durchführung notwendige Trocknungswaage
sind aus der
DE
10 2004 053 734 B4 bekannt.
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Bei
diesem bekannten Verfahren ist vorgesehen, dass die Kalibration
des Sensors zur Messung des feuchteabhängigen Transmissions- und/oder
Reflexionsspektrums der Probe in mindestens einem vorgegebenen Spektralbereich
durch einen einzigen Trocknungslauf mit einer einzigen Probe erfolgt.
Da jedoch die optischen Eigenschaften einer Probe nicht allein von
der Materialfeuchte abhängen,
sondern eine ganze Reihe von anderen Variablen wie z. B. Zusammensetzung,
Temperatur, Farbe, Korngröße, Schüttung und
bei landwirtschaftlich erzeugten Proben auch Anbaugebiet, Saison
und Witterung eine Rolle spielen, ist das Verwenden einer einzelnen
Probe einer Substanz oder Substanzklasse für eine Kalibration nicht immer
repräsentativ.
Eine so erstellte Kalibration für
den Feuchtegehalt ist bei einer signifikanten Änderung der optischen Eigenschaften
aufgrund von Änderungen
in den anderen Variablen nicht mehr anwendbar. Daher gilt die Kalibration streng
genommen immer nur für
genau die benutze Substanz und nach jeder Änderung im Produktionsvorgang
ist eine neue Kalibration notwendig. Bei Kaffee zum Beispiel muss
im ungünstigsten
Fall für
jede Sorte, jeden Jahrgang, jedes Röstverfahren etc. (um nur einige
Variablen zu nennen) eine neue Kalibration durchgeführt werden.
Dadurch muss eine Vielzahl von Kalibrationen mit hohem Aufwand erstellt
werden, und die Zuordnung von neuen Proben zu den einzelnen Kalibrationen
ist sehr schwierig.
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Außerdem sind
alle Kalibrationen mit gewissen Messfehlern behaftet; dies gilt
sowohl für
das Ausgangssignal des Sensors zur Messung des feuchteabhängigen Transmissions-
und/oder Reflexionsspektrums, als auch für die Feuchtebestimmung mittels
des Wägesystems.
Da jede Kalibration nur auf einer Messung beruht, wirken sich alle
Fehler bei der Kalibration voll auf das Endergebnis aus. Zudem ist nicht
abgesichert, dass alle substanzspezifischen Variablen in richtigem
Maße durch
die Kalibration berücksichtigt
sind.
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Aufgabe
der Erfindung ist es daher, die Kalibration mittels der o. a. Trocknungswaage
zu optimieren, insbesondere eine höhere Zuverlässigkeit der Kalibration und
eine verbesserte Robustheit gegenüber substanzspezifischen anderen
Variablen zu erreichen.
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Erfindungsgemäß wird dies
dadurch erreicht,
- – dass die gemessenen Transmissions-
und/oder Reflexionsspektren zusammen mit den dazugehörigen Feuchtegehalten
der Probe in der Elektronik der Trocknungswaage als Messwertpaare
gespeichert werden,
- – dass
die Messwertpaare von mehreren Proben, die einer gemeinsamen Substanzklasse
angehören,
deren feuchteabhängige
Transmissions- und/oder
Reflexionsspektren jedoch aufgrund von anderen physikalischen und/oder
chemischen Parametern variieren, gemeinsam ausgewertet werden und
unter Benutzung von statistischen Rechenmethoden eine Substanzklassen-Kalibration
in Form eines Rechenmodells bestimmt wird und
- – dass
diese Substanzklassen-Kalibration als Kalibration für den Sensor
benutzt wird.
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Es
werden also die aus dem Transmissions- und/oder Reflexionsspektrum
der Probe und dem dazugehörigen
Feuchtegehalt gebildeten Messwertpaare in der Elektronik der Trocknungswaage
gespeichert. Außerdem
werden verschiedene Proben zu Substanzklassen – beispielsweise „gerösteter Kaffee” – zusammengefasst.
Die Messergebnisse für diese
Proben werden gemeinsam analysiert und daraus eine Substanzklassen-Kalibration
abgeleitet. Durch die gemeinsame mathematische Analyse der Messwerte
von verschiedenen Proben und bei verschiedenen Wellenlängen können charakteristische Merkmale
dieser Substanzklasse viel besser erkannt werden. Und durch die
Benutzung statistischer Rechenmethoden können Fehler der einzelnen Messungen
weitgehend ausgeglichen werden. Dadurch ist die Güte bei der
Substanzklassen-Kalibration besser als bei einer Einzelkalibration.
Auch die Einflüsse der
substanzspezifischen Variablen lassen sich viel besser analysieren
und eliminieren: Durch multivariate Rechenmodelle lässt sich
aus den Messwertpaaren der verschiedenen Proben auch dann eine sichere
Aussage über
den Feuchtegehalt ableiten, wenn bei einzelnen Wellenlängen die
Variablen einen größeren Einfluss
auf das Transmissions- und/oder
Reflexionsspektrum der Probe haben als der zu messende Feuchtegehalt.
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Die
Kalibration des Sensors durch ein Rechenmodell ist in der Regel
dadurch insgesamt deutlich genauer und gegenüber dem Einfluss der anderen
Variablen deutlich unempfindlicher. Je größer dabei die Anzahl der Messwertpaare
ist und je vollständiger
die Bandbreite der anderen Variablen dabei erfasst wurde, desto
besser ist die Robustheit und Güte der
Kalibration.
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Insgesamt
ist die Messgenauigkeit eines so kalibrierten Sensors bei der Messung
neuer Proben unbekannten Feuchtegehaltes deutlich besser als bei
Verwendung einer Einzelkalibration.
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Eine
Substanzklasse ist dabei durch eine ähnliche Zusammensetzung der
einzelnen Proben definiert. Die schon erwähnte Substanzklasse „gerösteter Kaffee” ist ein
Beispiel; andere Beispiele für Substanzklassen
sind Tee, Mehl, Milchpulver etc.. Im Rahmen einer Produktion können auch
verschiedene Produktionschargen zu einer Substanzklasse zusammengefasst
werden und mit der zugehörigen chemischen
oder organisatorischen Produktbezeichnung belegt werden.
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Vorteilhafterweise
wird mit dem Rechenmodell nicht nur der Feuchtegehalt bestimmt,
sondern zusätzlich
mindestens ein Zuverlässigkeitskennwert. Dieser
Zuverlässigkeitskennwert
bzw. diese Zuverlässigkeitskennwerte
soll/sollen dabei ein Maß für die Güte der Kalibration
sein. Beispielsweise kann die Messunsicherheit solch ein Zuverlässigkeitskennwert
sein. Dadurch kann bei der Messung von neuen Proben mit dem Sensor überprüft werden,
ob das Rechenmodell eine sichere Bestimmung des Feuchtegehaltes
für die
neue Probe erlaubt. Nur wenn der Zuverlässigkeitskennwert innerhalb
vorgegebener Grenzen liegt, wird der vom Rechenmodell ermittelte Wert
für den
Feuchtegehalt ausgegeben, liegt der Zuverlässigkeitskennwert jedoch außerhalb
der vorgegebenen Grenzen, so wird ein Fehlersignal ausgegeben. Der
Bediener der Feuchtemessanlage kann dann prüfen, ob eventuell ein Fehler
bei der Zuordnung der Probe zur Substanzklasse passiert ist, das heißt, ob die
korrekte Kalibration für
die vorliegende Substanz ausgewählt
wurde. Ist die Zuordnung einwandfrei, so muss der Bediener diese
Probe einmal in der Trocknungswaage messen. Die Elektronik der Trocknungswaage
kann dann das Rechenmodell der Substanzklassen-Kalibration aufgrund
der neuen Messwerte anpassen bzw. neu errechnen.
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Die
Bestimmung des Transmissions- und/oder Reflexionsspektrums der Probe
erfolgt durch Messung an mehreren vorgegebenen Wellenlängen; für höhere Genauigkeitsansprüche wird
das Transmissions- und/oder Reflexionsspektrum vorteilhafterweise
quasikontinuierlich aufgenommen. Der Abstand der einzelnen benutzten
Wellenlängen
ist dabei kleiner als die Auflösung
des benutzten Spektrometers bzw. kleiner als die Breite der Transmissions-
und/oder Reflexionsbanden der Probe.
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Die
Trocknungswaage zur Durchführung
des beschriebenen Verfahrens weist eine Heizquelle zur Erwärmung und
Trocknung einer Probe, ein Wägesystem
zur Messung der feuchteabhängigen
Masse der Probe und einen Sensor zur Messung des feuchteabhängigen Transmissions-
und/oder Reflexionsspektrums der Probe in mindestens einem vorgegebenen
Spektralbereich auf, weiter verfügt
die Elektronik der Trocknungswaage über Speichermittel für die aus
den Ausgangssignalen des Sensors und den zugehörigen Feuchtegehalten gebildeten
Messwertpaare und über
Rechenmittel zur Bestimmung einer Substanzklassen-Kalibration in Form
eines Rechenmodells aus den abgespeicherten Messwertpaaren mehrerer
Proben, die einer gemeinsamen Substanzklasse angehören, deren
feuchteabhängige
Transmissions- und/oder Reflexionsspektren jedoch aufgrund von anderen
physikalischen und/oder chemischen Parametern variieren, und über Ausgabemittel für die errechnete
Substanzklassen-Kalibration.
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In
einer vorteilhaften Ausgestaltung ist der Sensor aus der Trocknungswaage
entnehmbar.
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Die
Erfindung wird im Folgenden anhand der schematischen Figuren beschrieben.
Dabei zeigt:
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1 ein
Blockschaltbild der Trocknungswaage und
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2 ein
Ablaufdiagramm zur Erläuterung des
Verfahrens der Kalibration.
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In 1 ist
die Trocknungswaage 1, wie sie für die Kalibration verwendet
wird, als Blockschaltbild dargestellt. Die Trocknungswaage besteht
aus einem Wägesystem 2 mit
einer Waageschale 3, auf der sich eine Probe 4 befindet,
für die
eine Kalibration ermittelt werden soll. Als Heizquelle 5 zur
Erwärmung
und Trocknung der Probe ist ein ringförmiger Heizstrahler angedeutet,
es ist jedoch auch die Benutzung beliebiger anderer bekannter Heizquellen
möglich.
Die Leistung der Heizquelle 5 wird durch eine Steuerelektronik 6 gesteuert,
wobei die Sollgröße für die Heizleistung
und deren Zeitabhängigkeit
durch eine zentrale Elektronik 7 vorgegeben wird. Das Ausgangssignal
des Wägesystems 2 – also die
momentane Masse der Probe 4 – wird durch einen Analog/Digital-Wandler 8 digitalisiert
und der zentralen Elektronik zugeführt. Während des Trocknungsvorganges
wird zum Beispiel die momentane Masse der Probe im Verhältnis zur
Anfangsmasse der Probe in einer Anzeige 9 angezeigt; nach
Abschluss des Trocknungsvorganges wird der ermittelte Feuchtegehalt
angezeigt (wie in 1 dargestellt). Die Bedienung
der Trocknungswaage erfolgt über
eine Tastatur 10.
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Die
Trocknungswaage 1 weist weiter einen Sensor 11 zur
Messung des Transmissions- und/oder Reflexionsspektrums der Probe 4 auf.
Die Messung des Transmissions- und/oder Reflexionsspektrums erfolgt
dabei zum Beispiel im nahen Infrarot. Die Abhängigkeit des Reflexionskoeffizienten
vom Feuchtegehalt der Probe ist zum Beispiel im Wellenlängenbereich
um 1,4 μm
und im Wellenlängenbereich
um 1,9 μm
besonders groß,
sodass diese Spektralbereiche bevorzugt genutzt werden. Der Sensor 11 besteht
im gezeichneten Beispiel aus einer Strahlungsquelle 12 in
Form einer Infrarot – LED,
einem oder mehreren Lichtwellenleiter(n) 13, die die Strahlung
der Strahlungsquelle 12 zur Probe übertragen. Das probenseitige
Ende der Lichtwellenleiter 13 ist dabei in einem rohrförmigen Endstück 14 fixiert.
Die Probe 4 wird also durch das Infrarot-Licht der Strahlungsquelle 12 beleuchtet.
Das von der Probe reflektierte Licht wird durch einen oder mehrere
Lichtwellenleiter 13',
deren Enden ebenfalls im Endstück 14 fixiert
sind, aufgefangen und zu einem Strahlungsdetektor 15, z.
B. in Form eines Gitterspektrometers, übertragen. Von diesem Strahlungsdetektor
sind nur das Gitter 15' und
zwei Fotoelemente 15'' und 15''' angedeutet,
die das benutzte Fotodioden-Array symbolisieren sollen. Die Fotodioden
können
z. B. InGaAs-Dioden sein. Durch das Fotodioden-Array kann die Intensität des reflektierten
Lichtes an einer Vielzahl von vorgegebenen Wellenlängen gemessen
werden und damit bei Kenntnis der eingestrahlten Lichtintensität und der geometrischen
Gegebenheiten auch der Reflexionskoeffizient an diesen Wellenlängen und
damit das Reflexionsspektrum. – Statt
der Infrarot-LED kann auch eine Halogen-Lichtquelle, ein IR-Emitter
oder eine andere Infrarot-Strahlungsquelle
eingesetzt sein. Statt des Lichtwellenleiters kann auch eine Freistrahloptik
benutzt werden. Das Spektrometer kann auch mit einer scannenden
Optik aufgebaut sein (z. B. scanning mirror).
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Im
Vorstehenden ist davon ausgegangen, dass das an der Oberfläche der
Probe
4 diffus reflektiertes Infrarot-Licht gemessen wird
und damit also der Reflexionskoeffizient bzw. das Reflexionsspektrum
des Probenmaterials. Dies trifft auf stark absorbierende Probenmaterialen
zu, bei denen die Eindringtiefe der Strahlung gering ist. Es gibt
jedoch auch Materialien, die die Strahlung im vorgegebenen Spektralbereich
nur gering absorbieren. Für
diese Materialien ist die Eindringtiefe der Strahlung größer als
die Schichtdicke der Probe
4. Gibt man dann der Waagschale
3 eine
stark reflektierende Oberfläche, so
gelangt auch der nicht absorbierte Teil der Strahlung, nachdem er
die Probe ein zweites Mal durchdrungen hat, wieder in die Lichtwellenleiter
13' und wird gemessen.
In diesem Fall kann man also in der Geometrie gemäß
1 bei
vorgegebener Schichtdicke auch die Überlagerung des Reflexionsspektrums
und des Transmissionsspektrums messen. Diese auch als Transflexion
bezeichnete Messmethode ist u. a. ausführlich in der
US 4 278 887 A dargestellt. Für die Messung
des reinen Transmissionsspektrums ist selbstverständlich eine
Geometrie notwendig, bei der der Strahlungsdetektor (beziehungsweise
das Ende der zugehörigen
Lichtwellenleiter) unterhalb der (strahlungsdurchlässigen)
Waagschale mit der Probe angeordnet ist (nicht gezeichnet).
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In 1 ist
weiter durch einen Pfeil 16 angedeutet, dass das Endstück 14 der
Lichtwellenleiter vertikal verschiebbar angeordnet ist. Dadurch
kann sich das Endstück 14 während der
Messung des Transmissions- und/oder Reflexionsspektrums dicht oberhalb
der Oberfläche
der Probe 4 befinden, um eine gute Strahlungsausbeute für den Strahlungsdetektor
zu erreichen; zwischen den einzelnen Messungen kann sich das Endstück 14 höher befinden,
damit es keine Abschattung der Probe für die Strahlung der Heizquelle 5 erzeugt
und damit die Gleichmäßigkeit der
Heizung der Probe nicht verschlechtert. In 1 ist das
Endstück 14 in
einer mittleren Stellung gezeichnet. – Bei der Messung des Transmissionsspektrums,
bei dem es auf eine vorgegebene Schichtdicke der Probe ankommt.,
ist es auch denkbar, die untere Endstellung des Endstückes 14 zur
Einstellung der vorgegebenen Schichtdicke zu benutzen.
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Ist
die Heizquelle 5 eine Strahlungsheizung, die im selben
Spektralbereich (Heiz-)Strahlung aussendet, in dem auch die (Mess-)Strahlungsquelle 12 (Mess-)Strahlung
aussendet, so kann in bekannter Weise durch einen getakteten Betrieb
der (Mess-)Strahlungsquelle 12 eine störungsfreie Messung erreicht
werden (Chopper-Betrieb).
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Soll
der Messwert für
das Transmissions- und/oder Reflexionsspektrum über einen größeren Flächenbereich
der Probe 4 gemittelt gemessen werden, so ist dies leicht
durch eine drehbare Waagschale mit Drehantrieb und eine etwas außermittige
Anordnung des Endstückes 14 möglich.
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Für die Erstellung
eines Datensatzes zur Kalibration wird z. B. eine Probe 4 mit
maximalem Feuchtegehalt benutzt. Während des Trocknungsvorganges
wird in kurzen Zeitabständen
zum einen das Signal des Sensors 11 für jede benutzte Wellenlänge – also das
Spektrum – aufgenommen
und in der zentralen Elektronik 7 gespeichert; zum anderen wird
jeweils praktisch gleichzeitig das vom Wägesystem 2 ermittelte
momentane Probengewicht aufgenommen und in der zentralen Elektronik 7 gespeichert.
Nach Abschluss des Trocknungsvorganges und dem damit bekannten Trockengewicht
können dann
die jeweiligen zwischenzeitlichen Probengewichte auf Feuchtegehalte
umgerechnet werden. Die daraus dann errechenbaren Wertepaare für das Spektrum
und den zugehörigen
Feuchtegehalt werden ebenfalls in der zentralen Elektronik 7 gespeichert
und stellen den Kalibrationsdatensatz für diese Probe dar. – Es wird
ausdrücklich
darauf hingewiesen, dass der erste Wert jedes Wertepaares, nämlich das
Spektrum, sich aus einer Anzahl von Unterwerten, nämlich den
Transmissions- und/oder
Reflexionskoeffizienten bei den verschiedenen benutzten Wellenlängen, zusammensetzt.
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Selbstverständlich ist
es auch möglich,
die eben angegebenen Wertepaare nicht in einem einzigen Trocknungsdurchlauf
zu messen, sondern von verschiedenen Proben mit unterschiedlichen
Feuchtegehalten auszugehen und mit jeder Probe nur ein Wertepaar,
nämlich
das Wertepaar für
den Anfangsfeuchtegehalt, zu messen. Durch die verschiedenen Proben
wird dadurch gleichzeitig der Einfluss der anderen Variablen, wie
z. B. der verschiedenen Schüttungen
der Probe, erfasst.
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Die
erfindungsgemäß vorgesehene
Zusammenfassung und gemeinsame Auswertung mehrerer Messungen wird
im Folgenden anhand des Ablaufdiagramms in 2 erläutert. Zunächst wird
die Substanzklasse festgelegt, für
die der Sensor 11 kalibriert werden soll (Kasten 21).
Im schon erwähnten
Beispiel von Kaffee wäre
dies die Substanzklasse „gerösteter Kaffee”. Von dieser
Substanzklasse werden dann verschiedene Proben in der Trocknungswaage 1 gemessen,
wie in den vorigen Absätzen
beschrieben (Kasten 22). Vorteilhaft dabei ist, wenn die
verschiedenen Proben sich in den anderen physikalischen und/oder
chemischen Parametern deutlich unterscheiden, damit die vorkommenden
Variablen möglichst
weitgehend erfasst werden. Im Beispiel „gerösteter Kaffee” können das
z. B. verschiedene Kaffeesorten, verschiedene Schüttung, verschiedene Bräunungsgrade
durch verschieden starke Röstung oder
eventuell auch durch verschiedene Röstverfahren etc. sein.
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Aus
den so gemessenen und abgespeicherten Kalibrationsdatensätzen verschiedener
Proben einer Substanzklasse wird dann nach bekannten statistischen
Rechenmethoden – auch
als chemometrische Rechenmethoden bezeichnet – ein Rechenmodell erzeugt,
das die Substanzklassen-Kalibration darstellt (Kasten 23).
Durch das Rechenmodell wird bei der späteren Messung einer neuen Probe
unbekannter Feuchte mit dem Sensor 11 aus den Signalen
des Sensors 11 an den verschiedenen Wellenlängen der
zugehörige
Feuchtewert der Probe errechnet. Außerdem kann das Rechenmodell
mindestens einen Zuverlässigkeitskennwert
bestimmen, der ein Maß dafür angibt,
wie konsistent die Messergebnisse an den einzelnen Wellenlängen zu
einem bestimmten Feuchtewert führen. – Mit der
Bestimmung dieses Rechenmodells ist die Kalibration des Sensors 11 für Substanzen
dieser Substanzklasse abgeschlossen.
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Wird
der so kalibrierte Sensor 11 nun außerhalb der Trocknungswaage
für die
Messung eines unbekannten Feuchtegehaltes einer neuen Probe aus
dieser Substanzklasse genutzt, so kann mit Hilfe des Rechenmodells
nicht nur der Feuchtegehalt bestimmt werden (Kasten 24),
sondern durch die Überwachung
des mitberechneten Zuverlässigkeitskennwertes
vorteilhafterweise auch eine Aussage über die Zuverlässigkeit
des Ergebnisses gemacht werden (Kasten 25). Die Ausgabe
des Feuchte-Messergebnisses (Kasten 26) kann z. B. davon
abhängig
gemacht werden, dass der Zuverlässigkeitskennwert
innerhalb vorgegebener Grenzen liegt.
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Liegt
der Zuverlässigkeitskennwert
außerhalb
der vorgegebenen Grenzen, so wird zweckmäßigerweise ein Fehlersignal
ausgegeben (Kasten 27). Der Benutzer der Feuchtemessanlage
kann dann kontrollieren, ob z. B. fälschlicherweise eine ganz andere
Substanz gemessen wurde (Kasten 28). Sind bereits mehrere
Substanzklassen – Kalibrationen
gespeichert, so kann die Auswerteelektronik des Sensors prüfen, ob
das Messwertpaar eventuell mit einer anderen Substanzklassen – Kalibration
einen Wert für
einen Feuchtegehalt mit einem Zuverlässigkeitskennwert innerhalb
der vorgegebenen Grenzen ergibt. Die Auswerteelektronik kann dann
den Benutzer fragen, ob die Probe eventuell zu dieser Substanzklasse
gehört
und so die Fehlersuche unterstützen.
Wird die Grenzwertüberschreitung
beim Zuverlässigkeitskennwert
dadurch verursacht, dass die gemessene Probe andere, bisher nicht
erfasste Variablen aufweist oder das Maß der Abweichungen bestimmter
Variablen größer ist
als im zu Grunde liegenden Kalibrationsdatensatz, so kann der Benutzer durch
einmalige Nachmessung in der Trocknungswaage einen bzw. mehrere
zusätzliche
Kalibrationsdatensätze
erzeugen. Damit kann die Elektronik der Trocknungswaage das Rechenmodell
zur Substanzklassen-Kalibration so anpassen bzw. so neu berechnen
(Kasten 29), dass es auch für die neue Probe der gleichen
Substanzklasse eine zuverlässige
Bestimmung des Feuchtegehaltes ergibt. (Kasten 30).
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Bei
der Messung weiterer Proben der gleichen Substanzklasse beginnt
der Messzyklus dann beim Verfahrensschritt 24.
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Statt
der Überwachung
des Zuverlässigkeitskennwertes
auf Einhaltung der vorgegebenen Grenzen, ist es auch möglich, aus
dem Zuverlässigkeitskennwert
eine (prozentuale oder absolute) Messunsicherheit zu berechnen und
diese Messunsicherheit zusammen mit dem Messergebnis für den Feuchtegehalt
auszugeben. Der Bediener der Feuchtemessanlage erhält dadurch
nicht nur eine Gut/Schlecht-Aussage, sondern eine kontinuierlich variable
Genauigkeitsangabe, aus der er z. B. allmählich ungenauer werdende Messergebnisse schon
erkennt, bevor der vorgegebene Grenzwert überschritten wird.
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Die
in der vorstehenden Beschreibung erwähnten Speicher- und Rechenmittel
sind Bestandteil des Mikroprozessors bzw. Mikrocomputers der Elektronik 7,
ohne dass diese Bestandteile in 1 gesondert
dargestellt sind.
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- 1
- Trocknungswaage
- 2
- Wägesystem
- 3
- Waagschale
- 4
- Probe
- 5
- Heizquelle
- 6
- Steuerelektronik
- 7
- Elektronik
- 8
- Analog/Digital-Wandler
- 9
- Anzeige
- 10
- Tastatur
- 11
- Sensor
- 12
- Strahlungsquelle
- 13,
13'
- Lichtwellenleiter
- 14
- Endstück
- 15
- Strahlungsdetektor
- 15'
- Gitter
- 15'', 15'''
- Fotoelemente
(Fotodioden-Array)
- 16
- Pfeil
für Verschiebbarkeit
- 21...30
- Verfahrensschritte