EP1773172B1 - Verfahren zum kalibrieren von sensoren - Google Patents

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EP1773172B1
EP1773172B1 EP05776127.2A EP05776127A EP1773172B1 EP 1773172 B1 EP1773172 B1 EP 1773172B1 EP 05776127 A EP05776127 A EP 05776127A EP 1773172 B1 EP1773172 B1 EP 1773172B1
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EP
European Patent Office
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value
measured
values
reference value
measured values
Prior art date
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Not-in-force
Application number
EP05776127.2A
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English (en)
French (fr)
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EP1773172A1 (de
Inventor
Georg Curtius
Michael Fauth
Reinhard Hering
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
BSH Hausgeraete GmbH
Original Assignee
BSH Hausgeraete GmbH
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Filing date
Publication date
Application filed by BSH Hausgeraete GmbH filed Critical BSH Hausgeraete GmbH
Publication of EP1773172A1 publication Critical patent/EP1773172A1/de
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    • AHUMAN NECESSITIES
    • A47FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47LDOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L15/00Washing or rinsing machines for crockery or tableware
    • A47L15/42Details
    • A47L15/4297Arrangements for detecting or measuring the condition of the washing water, e.g. turbidity
    • DTEXTILES; PAPER
    • D06TREATMENT OF TEXTILES OR THE LIKE; LAUNDERING; FLEXIBLE MATERIALS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • D06FLAUNDERING, DRYING, IRONING, PRESSING OR FOLDING TEXTILE ARTICLES
    • D06F34/00Details of control systems for washing machines, washer-dryers or laundry dryers
    • D06F34/14Arrangements for detecting or measuring specific parameters
    • D06F34/22Condition of the washing liquid, e.g. turbidity
    • DTEXTILES; PAPER
    • D06TREATMENT OF TEXTILES OR THE LIKE; LAUNDERING; FLEXIBLE MATERIALS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • D06FLAUNDERING, DRYING, IRONING, PRESSING OR FOLDING TEXTILE ARTICLES
    • D06F2103/00Parameters monitored or detected for the control of domestic laundry washing machines, washer-dryers or laundry dryers
    • D06F2103/20Washing liquid condition, e.g. turbidity
    • DTEXTILES; PAPER
    • D06TREATMENT OF TEXTILES OR THE LIKE; LAUNDERING; FLEXIBLE MATERIALS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • D06FLAUNDERING, DRYING, IRONING, PRESSING OR FOLDING TEXTILE ARTICLES
    • D06F2105/00Systems or parameters controlled or affected by the control systems of washing machines, washer-dryers or laundry dryers
    • D06F2105/52Changing sequence of operational steps; Carrying out additional operational steps; Modifying operational steps, e.g. by extending duration of steps

Definitions

  • the invention relates to a method for calibrating sensors, in particular turbidity sensors in household appliances and an associated household appliance for carrying out the method.
  • the cleaning program In household appliances, eg. As dishwashers or washing machines, turbidity sensors for determining the degree of contamination of the cleaning liquid, eg. As washing liquor or rinse liquor used. With the aid of the values of the degree of soiling determined by the turbidity sensor, further control of the cleaning program of the household appliance takes place.
  • the cleaning program In a dishwasher, for example, the cleaning program consists of the partial program steps "pre-rinsing", “cleaning”, “intermediate rinsing", “rinsing” and “drying". Within the sub-program step “intermediate rinsing" often several intermediate rinsing steps are performed.
  • the controller of the dishwasher By using the values of the degree of contamination determined by the turbidity sensor, it is possible to stop the execution of further intermediate rinsing steps by the controller of the dishwasher when it falls below a certain value of the degree of soiling. Thus, a considerable water and energy savings can be achieved with the same cleaning results.
  • the rinsing liquor from the "pre-rinse" can be used for the sub-program step "cleaning".
  • Turbidity is generally measured by passing light through the cleaning fluid.
  • other physical measuring methods eg. B. conceivable with sound.
  • the transmitting device is, for example, a lamp or a light emitting diode and the receiving device z. B. to a phototransistor.
  • the transceivers are subject to wear and aging changes. In addition, some significant deposits on the optical devices can occur. Temporary contamination at the transceivers can lead to significant errors in the measurements to lead. Over time, this leads to successively increasing errors in the measurements of the turbidity of the cleaning fluid. This leads to errors in the control of the household appliance.
  • From the EP 0 862 892 B1 is a household appliance with a measuring device for determining the degree of contamination of a cleaning liquid known.
  • a comparison measurement with the measuring device in a cleaning program in which the measuring device is used to determine the degree of contamination of the cleaning liquid, previous cleaning program performed, preferably in a program part with unpolluted rinsing liquid, eg. B. rinsing is performed.
  • the measured value for the adjustment of the measuring device in the following cleaning program can be stored in a non-volatile memory.
  • the disadvantage here is that with a small or hidden intermediate rinses not inconsiderable impurities in the rinsing liquor may also be contained during rinsing, so that the measurement results can be falsified.
  • only one adjustment measurement is carried out, so that in the case of randomly occurring heavy soiling, eg. B. at the transmitting device by punctual deposits, measured values for the adjustment of the measuring device with significant errors are the result.
  • a method for adjusting a turbidity sensor is known.
  • multiple calibration value measurements are performed at different times and stored in a first memory map, with calibration value measurements taken in multiple wash programs.
  • the calibration measured value with the lowest degree of contamination is determined by selection for each wash program and written in a second memory table.
  • the average value is calculated, which forms the reference value for the measurement with the turbidity sensor.
  • Object of the present invention is therefore to provide a method and an associated household appliance for performing the method, which allows a simple way under all operating conditions of a household appliance, especially for temporary contaminants, a reliable calibration of sensors, eg. B. turbidity sensors to allow.
  • the selection of the at least one measured value by methods of statistics or probability calculation is carried out in each case from a series of measured values which were measured at the same time points within a rinsing program sequence.
  • measured values are selected which were measured at the same times within a rinsing program sequence, so that they are similar to one another and suitable for further selection procedures or calculations.
  • the interval of the probable limits of the possible reference value is set smaller, so that at least one measured value lies outside and this selects at least one measured value. This is always at least a measured value is selected.
  • the method can thereby be adapted to changing conditions.
  • predetermined empirical values are preferably additionally used from the factory to determine the probable limits of the possible reference value, which empirical values are automatically adapted in the course of the process to changing conditions.
  • the determination of the at least one possible reference value for the calibration of the sensor from the remaining, non-selected measured values is carried out by averaging.
  • the possible reference values for the series of measured values for the measured values can be determined in a simple manner at any one time, and possibly existing incorrect measurements have only a small influence due to the averaging.
  • the determination of the at least one possible reference value for the calibration of the sensor from the remaining, non-selected measured values is carried out by selecting a measured value by means of statistical or probability calculation methods.
  • the measured value with the highest probability density is selected within the non-selected measured values. This makes it possible to rule out possible errors compared to averaging, which is based on measured values that may be subject to errors.
  • the most optimal ie generally the reference value with the smallest degree of contamination, is selected as the reference value for the calibration of the sensor.
  • a turbidity sensor 6 is shown. It has a transmitting device 1 as a lamp, which preferably emits visible light.
  • the transmitting device 1 can also electromagnetic waves from other arbitrary frequency ranges, eg. As infrared light, emit.
  • a receiving device 2 as a photocell, the light incident on it is converted into electricity.
  • a control and evaluation unit 4 supplies the transmitting device 1 with power and evaluates the power supplied by the receiving device 2.
  • the transmitting device 1 and the receiving device 2 are connected via electrical lines 5 to the control and evaluation unit 4.
  • the control and evaluation unit 4 can also be part of the control of a dishwasher according to the invention, ie it is no separate control and evaluation unit 4 for the turbidity sensor 6 is necessary. Due to the change in the incident on the receiving unit 2 light at preferably constant power supply for the transmitting device 1, the degree of contamination of the wash liquor 3 is determined. The lower the power supplied by the receiving device 2, the greater the degree of contamination.
  • the turbidity sensor 6 can in the dishwasher according to the invention z. B. be installed in the washing or in a line for rinsing. With the help of this value of the degree of contamination, the control of the dishwasher according to the invention controls the further program sequence. For example, falls below a certain degree of contamination, the implementation of further intermediate rinsing steps canceled or it takes place between pre-rinsing and cleaning no change in the rinse.
  • Fig. 2 is a conventional Spülprogrammablauf s a dishwasher shown. On the abscissa axis the time is applied and on the ordinate axis the amount of rinsing liquor in the dishwasher.
  • the wash program sequence consists of the program steps "Pre-wash”, “Clean”, “Intermediate wash”, “Rinse” and "Dry”.
  • a rinsing program sequence s only one measured value, preferably in the subprogram step "rinsing", can be measured, or also a plurality of reference values within the rinsing program, whereby also within a subprogram step, eg. B. "rinse", several readings, eg. B. m 3 1 , m 4 1 , for the calibration of the turbidity sensor 6 can be measured.
  • the method can also be refined to the effect that a separate series of measurements is stored for each different rinse program with at least one measurement.
  • the number of measurement series does not correspond to the number of measurement times t a , but totals the sum of the individual measurement times t a for each individual wash program.
  • Fig. 3 an inventive flowchart for the determination of the reference value m a s is shown.
  • the top section shows the measured values m a s .
  • B the measured values m a s only from Spülprogrammab threadn s determined that have a low load, if z. B corresponding load sensors are present.
  • a selection is carried out at least by preferably statistical methods a measured value m a s , which is no longer taken into account in the further steps.
  • An example of such a statistical method will be described below.
  • other methods come into consideration, eg. B. with methods of probability.
  • the mean value of the remaining measured values m a s of a column is formed, d, h. m a s ⁇ determined as a possible reference measured value. From these mean readings m a s ⁇ becomes the optimal mean reading in the following operator m a s ⁇ which is generally the mean reading m a s ⁇ with the smallest degree of contamination, ie the largest mean value m a s ⁇ is.
  • This optimal mean reading m a s ⁇ is the reference value for the turbidity measurement in the preferably subsequent rinse program.
  • other criteria such. For example, only possible reference values from a specific column, these criteria can also be set ex works and / or automatically adjusted.
  • Fig. 4 in this operation unit also from the selected measured values m a s by selection method, eg. B. with methods of statistics, error theory or the probability calculation, a single measured value m * a s from one column of measured values m a s for each t a , ie column, are selected. From these measured values m * a s as possible reference values, the optimal measured value m * a s is selected in the following operator, which is generally the measured value m * a s with the smallest degree of contamination, ie the largest measured value m * a s . This optimum measured value m * a s is the reference value for the turbidity measurement in the preferably subsequent rinsing program.
  • ⁇ a 2 m 1 1 - d a 2 + m 1 2 - d a 2 + ... + m 1 s - d a 2 s
  • measured values m a s lie outside this probable limit. Are measured values m a s outside, they will be selected. If there is an excessive number of measured values m a s in relation to the number of measured values m a s , only those measured values m a s which are outside the probable limit by a specific value can be excluded. If there are no measurement values m a s outside the border probable, metrics are m a s exclude that lie at a certain value within the likely limitations. For this purpose, empirically determined values can also be specified ex works, which are preferably arithmetically adjusted in the course of the process to changing conditions.
  • This method is carried out for all rows of the measured values m a s at the respective times t a .
  • the probability density for the arithmetic mean of the measured value m a s is greatest, regardless of how the Gaussian law of errors is designed.
  • the arithmetic mean is determined d '.
  • the distance of the individual measured values m a s from this arithmetic mean d ' a with d' 1 , d ' 2 , ... d' a is to be determined, ie the magnitude
  • the smallest value is selected with an algorithm.
  • the measured value m a s associated with this smallest value is used as a possible reference value for the calibration of the turbidity sensor.
  • the measured values m a s can also be selected before the selection in the uppermost operating unit of the at least one measured value m a s .
  • existing uppermost operation unit is thus not used.
  • the most optimal reference value is selected, which is generally the reference value with the smallest degree of contamination. This is done by means of a corresponding algorithm for determining the largest value.
  • the probability density can be determined for each measured value m a s according to the laws of the probability calculation, and the measured value which has the greatest probability density can be selected as the reference value.
  • the intermediate or final values determined in this method are preferably temporarily stored in non-volatile memories. The control is carried out with a corresponding computer system.
  • the present method according to the invention for calibrating sensors in household appliances makes it possible, by selecting individual measured values by statistical methods, to minimize errors resulting from the use of measured values with large deviations, for B. by temporary impurities, within a series of measurements to determine the reference value result. Individual measured values with large deviations are selected in particular using statistical methods.
  • the selection of a single measured value as a reference value permits the error, which is determined by measured values with, in particular, strong deviations, caused by incorrect measurements, for example, as compared to an averaging. B. in the case of short-term deposits on the receiving or transmitting devices, arises to prevent.

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  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Textile Engineering (AREA)
  • Washing And Drying Of Tableware (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Control Of Washing Machine And Dryer (AREA)

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Kalibrieren von Sensoren, insbesondere Trübungssensoren in Haushaltgeräten und ein zugehöriges Haushaltgerät zur Durchführung des Verfahrens.
  • In Haushaltgeräten, z. B. Geschirrspülmaschinen oder Waschmaschinen, werden Trübungssensoren zur Ermittlung des Verschmutzungsgrades der Reinigungsflüssigkeit, z. B. Spülflotte oder Spüllauge, eingesetzt. Mit Hilfe der durch den Trübungssensor ermittelten Werte des Verschmutzungsgrades erfolgt die weitere Steuerung des Reinigungsprogramms des Haushaltgerätes. In einer Geschirrspülmaschine besteht das Reinigungsprogramm beispielsweise aus den Teilprogrammschritten "Vorspülen", "Reinigen", "Zwischenspülen", "Klarspülen" und "Trocknen". Innerhalb des Teilprogrammschrittes "Zwischenspülen" werden häufig mehrere Zwischenspülschritte ausgeführt. Durch die Verwendung der von dem Trübungssensor ermittelten Werte des Verschmutzungsgrades kann von der Steuerung der Geschirrspülmaschine bei Unterschreiten eines bestimmten Wertes des Verschmutzungsgrades die Ausführung weiterer Zwischenspülschritte abgebrochen werden. Damit kann eine erhebliche Wasser- und Energieeinsparung bei gleichen Reinigungsergebnissen erzielt werden. Außerdem kann bei einem geringen Verschmutzungsgrad beim "Vorspülen" die Spülflotte aus dem "Vorspülen" für den Teilprogrammschritt "Reinigen" verwendet werden.
  • Die Messung der Trübung erfolgt im Allgemeinen durch das Hindurchleiten von Licht durch die Reinigungsflüssigkeit. Es sind jedoch auch andere physikalische Messverfahren, z. B. mit Schall denkbar. Bei der Verwendung des physikalischen Prinzips des Hindurchleitens von Licht durch die Reinigungsflüssigkeit, wobei Teilchen in der Reinigungsflüssigkeit als Suspension einen Teil des Lichts zurückhalten, ist eine Sende- und Empfangsvorrichtung für Licht notwendig. Bei der Sendevorrichtung handelt es sich beispielsweise um eine Lampe oder eine Leuchtdiode sowie bei der Empfangsvorrichtung z. B. um einen Fototransistor. Die Sende- und Empfangsvorrichtungen sind jedoch Abnutzungs- und Alterungsveränderungen ausgesetzt. Außerdem können zum Teil erhebliche Ablagerungen an den optischen Einrichtungen auftreten. Temporäre Verunreinigungen an den Sende- und Empfangsvorrichtungen können zu erheblichen Fehlern bei den Messungen führen. Dies führt im Laufe der Zeit zu sukzessive zunehmenden Fehlern bei den Messungen der Trübung der Reinigungsflüssigkeit. Dadurch kommt es zu Fehlern bei der Steuerung des Haushaltgerätes.
  • Aus der EP 0 862 892 B1 ist ein Haushaltgerät mit einer Messeinrichtung zum Ermitteln des Verschmutzungsgrades einer Reinigungsflüssigkeit bekannt. Um Fehlmessungen zu verhindern wird eine Abgleichsmessung mit der Messeinrichtung in einem Reinigungsprogramm, in welchem die Messeinrichtung zum Ermitteln des Verschmutzungsgrades der Reinigungsflüssigkeit verwendet wird, vorhergehenden Reinigungsprogramm durchgeführt, wobei dies vorzugsweise in einem Programmteil mit unverschmutzter Spülflüssigkeit, z. B. dem Klarspülen, durchgeführt wird. Der Messwert für die Abgleichung der Messeinrichtung im nachfolgenden Reinigungsprogramm ist in einem nicht-flüchtigen Speicher speicherbar. Nachteilig ist hierbei, dass bei einem geringen oder ausgeblendeten Zwischenspülen auch beim Klarspülen nicht unerhebliche Verunreinigungen in der Spülflotte enthalten sein können, so dass die Messergebnisse verfälscht sein können. Des Weiteren wird nur eine Abgleichsmessung ausgeführt, so dass bei zufällig auftretenden starken Verschmutzungen, z. B. an der Sendevorrichtung durch punktuelle Ablagerungen, Messwerte für die Abgleichung der Messeinrichtung mit erheblichen Fehlern die Folge sind.
  • Aus der DE 101 11 006 A1 ist ein Verfahren zum Abgleichen eines Trübungssensors bekannt. Innerhalb eines Spülprogramms werden mehrere Kalibrierwertmessungen zu verschiedenen Zeitpunkten durchgeführt und in einer ersten Speichertabelle gespeichert, wobei Kalibrierwertmessungen in mehreren Spülprogrammen durchgeführt werden. Aus diesen Kalibrierwertmessungen wird für jedes Spülprogramm der Kalibriermesswert mit dem geringsten Verschmutzungsgrad durch Selektion ermittelt und in einer zweiten Speichertabelle eingeschrieben. Aus den gespeicherten, selektierten Kalibriermesswerten der zweiten Speichertabelle wird der Mittelwert berechnet, welcher den Referenzwert bildet für die Messung mit dem Trübungssensor.
  • Nachteiligerweise bildet nur eine relativ geringe Anzahl von Kalibriermessungen die Grundlage für die Ermittlung des Referenzwertes, welcher nur der Mittelwert aus mehreren Einzelmessungen innerhalb eines Spülprogramms ist. Damit können Fehlerquellen, die bei mehreren Spülprogrammen oder nur innerhalb eines gesamten Spülprogramms auftreten, z. B. eine Verunreinigung auf der Optik der Sendevorrichtung, nicht erkannt werden. Aufgrund der Ermittlung des Referenzwertes durch eine bloße Mittelwertbildung aus sämtlichen Kalibriermesswerten zu je einem Spülprogramm fließen diese mit häufig erheblichen Fehlern belasteten Kalibriermesswerte bei der Mittelwertbildung nachteiligerweise mit ein. Liegt eine Verunreinigung beispielsweise bei den drei vorhergehenden Spülprogrammen vor und wird diese Verunreinigung in einem nachfolgenden Spülprogramm wieder beseitigt, erfolgt trotzdem die Messung mit dem Referenzwert aus dem Mittelwert der häufig fehlerbehafteten Einzelmessungen, wobei sich dieser Fehler fortsetzt, bis sämtliche Kalibriermessungen, die Basis für den Referenzwert bilden, nicht mehr durch temporäre Verunreinigungen fehlerbehaftet sind.
  • Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist daher, ein Verfahren und ein zugehöriges Haushaltgerät zur Durchführung des Verfahrens bereitzustellen, welches es erlaubt, auf einfache Weise unter sämtlichen Betriebsbedingungen eines Haushaltgerätes, insbesondere bei temporären Verunreinigungen, ein zuverlässiges Kalibrieren von Sensoren, z. B. von Trübungssensoren, zu ermöglichen.
  • Diese Aufgabe wird durch das erfindungsgemäße Verfahren zur Kalibrierung von Sensoren gemäß Anspruch 1 gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind durch Unteransprüche gekennzeichnet.
  • Im erfindungsgemäßen Verfahren zur Kalibrierung eines Sensors, insbesondere eines Trübungssensors in einem Haushaltgerät, z. B. eine Geschirrspülmaschine oder eine Waschmaschine, mit Hilfe von Referenzwerten werden die folgenden Schritten ausgeführt:
    • Ermitteln von wenigstens zwei Messwerten in wenigstens einem Reinigungsprogrammablauf,
    • Selektion wenigstens eines Messwertes durch Methoden der Statistik oder Wahrscheinlichkeitsrechnung, der im folgenden Schritt nicht mehr berücksichtigt wird,
    • Ermittlung wenigstens eines möglichen Referenzwertes für die Kalibrierung des Sensors aus den nicht selektierten Messwerten und
    • Selektion eines optimalen Referenzwertes aus wenigstens einem möglichen Referenzwert, sofern mehr als zwei mögliche Referenzwertes ermittelt wurden.
  • Zweckmäßigerweise wird die Selektion des wenigstens einen Messwertes durch Methoden der Statistik oder Wahrscheinlichkeitsrechnung, der im folgenden Schritt nicht mehr berücksichtigt wird, jeweils aus einer Reihe von Messwerten ausgeführt wird, die zu gleichen Zeitpunkten innerhalb eines Spülprogrammablaufes gemessen wurden. Damit werden Messwerte selektiert, die zu gleichen Zeitpunkten innerhalb eines Spülprogrammablaufes gemessen wurden, so dass diese untereinander ähnlich und für weitere Auswahlverfahren oder Berechnungen geeignet sind.
  • Vorzugsweise werden zur Selektion von wenigstens einem Messwert die folgenden Schritte ausgeführt:
    • Ermitteln des arithmetischen Durchschnittes für die Messwerte gemäß der Formel d a = m a 1 + m a 2 + m a 3 + m a 4 + + m a s s ,
      Figure imgb0001
    • Bestimmung des mittleren Fehlerquadrates nach der Formel σ a 2 = m 1 1 d a 2 + m 1 2 d a 2 + + m 1 s d a 2 s ,
      Figure imgb0002
    • Ermittlung der wahrscheinlichen Grenzen des möglichen Referenzwertes, wobei diese innerhalb d a ± 0 , 6746 s
      Figure imgb0003
      liegen und
    • Selektion der Messwerte, die außerhalb dieser Grenzen liegen.
  • In einer weiteren Variante wird, falls kein Messwert außerhalb der wahrscheinlichen Grenzen des möglichen Referenzwertes liegt, das Intervall der wahrscheinlichen Grenzen des möglichen Referenzwertes kleiner angesetzt wird, so dass wenigstens ein Messwert außerhalb liegt und dieser wenigstens eine Messwert selektiert. Dadurch wird immer wenigstens ein Messwert selektiert. Das Verfahren kann dadurch an sich ändernde Verhältnisse angepasst werden.
  • In einer weiteren Variante werden zur Ermittlung der wahrscheinlichen Grenzen des möglichen Referenzwertes vorzugsweise ab Werk vorgegebene empirische Werte ergänzend herangezogen, welche im Verfahrensablauf an sich ändernde Verhältnisse automatisch angepasst werden. Dadurch kann das Verfahren auch bei einem neuen Haushaltgerät optimal angewendet werden und es erfolgt eine automatische Anpassung an sich ändernde Verhältnisse, z. B. Verunreinigungen, so dass das erfindungsgemäße Verfahren "lernfähig" ist.
  • Vorzugsweise wird die Ermittlung des wenigstens einen möglichen Referenzwertes für die Kalibrierung des Sensors aus den verbleibenden, nicht selektierten Messwerten durch Mittelwertbildung durchgeführt. Dadurch können die möglichen Referenzwerte für die Reihen von Messwerten für die Messwerte zu je einem Zeitpunkt auf einfache Weise ermittelt werden und unter Umständen noch vorhandene Fehlmessungen haben aufgrund der Mittelwertbildung nur einen geringen Einfluss.
  • Zweckmäßigerweise wird die Ermittlung des wenigstens einen möglichen Referenzwertes für die Kalibrierung des Sensors aus den verbleibenden, nicht selektierten Messwerten durch Selektion eines Messwertes mittels Methoden der Statistik oder Wahrscheinlichkeitsrechnung ausgeführt wird. Dadurch können Fehler, die aus einzelnen unter Umständen noch vorhandenen Fehlmessungen resultieren, ausgeschlossen werden, weil nur ein einzelner Messwert ausgewählt wird.
  • In einer weiteren Variante wird der Messwert mit der höchsten Wahrscheinlichkeitsdichte innerhalb der nicht selektierten Messwerte ausgewählt. Damit können mögliche Fehler gegenüber einer Mittelwertbildung, dem Messwerte zu Grunde liegen, die unter Umständen fehlerbehaftet sind, ausgeschlossen werden.
  • Vorzugsweise wird derjenige Messwert als Referenzwert ausgewählt, der dem arithmetischen Mittelwert der nicht selektierten Messwerte am nächsten liegt, durch folgende Schritte:
    • Ermittlung der arithmetischen Mittelwerte der nicht selektierten Messwerte,
    • Ermittlung des Betrages der Differenz aus dem arithmetischen Mittelwert und dem jeweiligen Messwert, wobei derjenige Messwerten ausgewählt wird, bei welchem der Betrag der Differenz am kleinsten ist.
  • In einer ergänzenden Variante wird aus den möglichen Referenzwerten der optimalste, d. h. im Allgemeinen der Referenzwert mit dem kleinsten Verschmutzungsgrad, als Referenzwert für die Kalibrierung des Sensors ausgewählt.
  • Die Erfindung wird nachfolgend anhand eines Ausführungsbeispiels unter Zuhilfenahme der nachfolgenden Zeichnungen beispielhaft erläutert: Es zeigen:
  • Fig. 1
    eine schematische Darstellung eines Trübungssensors,
    Fig. 2
    ein schematisches Ablaufdiagramm für ein Spülprogramm in einer Geschirrspülmaschine,
    Fig. 3
    ein erfindungsgemäßes Ablaufschema für die Ermittlung eines Referenzwertes für die Kalibrierung des Trübungssensors und
    Fig. 4
    ein weiteres erfindungsgemäßes Ablaufschema für die Ermittlung des Referenzwertes für die Kalibrierung des Trübungssensors.
  • In Fig. 1 ist schematisiert ein Trübungssensor 6 dargestellt. Er verfügt über eine Sendevorrichtung 1 als Lampe, welche vorzugsweise sichtbares Licht emittiert. Die Sendevorrichtung 1 kann auch elektromagnetische Wellen aus anderen beliebigen Frequenzbereichen, z. B. Infrarotlicht, emittieren. In einer Empfangsvorrichtung 2 als Photozelle wird das auf ihr auftreffende Licht in Strom umgewandelt. Zwischen der Sendevorrichtung 1 und der Empfangsvorrichtung 2 befindet sich die Spülflotte 3 mit Verunreinigungen. Eine Steuerungs- und Auswerteeinheit 4 versorgt die Sendevorrichtung 1 mit Strom und wertet den von der Empfangsvorrichtung 2 gelieferten Strom aus. Die Sendevorrichtung 1 und die Empfangsvorrichtung 2 sind über elektrische Leitungen 5 mit der Steuerungs- und Auswerteeinheit 4 verbunden. Die Steuerungs- und Auswerteeinheit 4 kann auch Teil der Steuerung einer erfindungsgemäßen Geschirrspülmaschine sein, d. h. es ist keine separate Steuerungs- und Auswerteeinheit 4 für den Trübungssensor 6 notwendig. Aufgrund der Änderung des auf der Empfangseinheit 2 auftreffenden Lichts bei vorzugsweise konstanter Stromversorgung für die Sendevorrichtung 1 wird der Verschmutzungsgrad der Spülflotte 3 ermittelt. Je geringer der von der Empfangsvorrichtung 2 gelieferte Strom, desto größer ist der Verschmutzungsgrad. Der Trübungssensor 6 kann in der erfindungsgemäßen Geschirrspülmaschine z. B. im Spülbehälter oder in einer Leitung für Spülflotte eingebaut sein. Mit Hilfe dieses Wertes des Verschmutzungsgrades wird von der Steuerung der erfindungsgemäßen Geschirrspülmaschine der weitere Programmablauf gesteuert. Beispielsweise wird bei Unterschreiten eines bestimmten Verschmutzungsgrades die Durchführung weiterer Zwischenspülschritte abgebrochen oder es erfolgt zwischen Vorspülen und Reinigen kein Wechsel der Spülflotte.
  • In Fig. 2 ist ein üblicher Spülprogrammablauf s einer Geschirrspülmaschine dargestellt. Auf der Abszissenachse ist die Zeit angetragen und auf der Ordinatenachse die Menge der Spülflotte in der Geschirrspülmaschine. Der Spülprogrammablauf besteht aus den Teilprogrammschritten "Vorspülen", "Reinigen", "Zwischenspülen", "Klarspülen" und "Trocknen". Der oder die Messwerte m1 1, m2 1 , m3 1 und m4 1 (ma s mit a als Zeitpunkt ta der Messungen innerhalb eines Spülprogrammablaufes und s als Zahl der Messungen eines Messwertes ma s zum jeweils gleichen Zeitpunkt ta in den Spülprogrammabläufen s=1, 2, 3 bis s). Für die Kalibrierung des Trübungssensors 6 werden die Messwerte m1 1, m2 1, m3 1 und m4 1 jeweils zu den Zeitpunkten ta = t1, t2, t3 und t4 bestimmt. Es kann innerhalb eines Spülprogrammablaufes s nur ein Messwert, vorzugsweise im Teilprogrammschritt "Klarspülen", gemessen werden oder auch mehrere Referenzwerte innerhalb des Spülprogramms, wobei auch innerhalb eines Teilprogrammschrittes, z. B. "Klarspülen", mehrere Messwerte, z. B. m3 1, m4 1, für die Kalibrierung des Trübungssensors 6 gemessen werden können. Die Messwerte ma s zu einem Zeitpunkt ta sind als Messreihe in Spalten in Fig. 2 untereinander angeordnet. Innerhalb eines Spülprogrammablaufes erfolgt die Messung der Messwerte jeweils zum gleichen Zeitpunkt. Es wurden gemäß Fig. 2 vier Messungen zu unterschiedlichen Zeiten ta = t1, t2, t3 und t4 je Spülprogrammablauf s durchgeführt, so dass vier Spalten von Messreihen in Fig. 2 vorhanden sind. Für unterschiedliche Spülprogramme, z. B. Sanft 50°, Intensiv 70° oder Automatic 55°-65°, mit unterschiedlicher Dauer der einzelnen Teilprogrammschritte erfolgt die Messung jeweils zum gleichen Zeitpunkt nach dem Beginn oder vor dem Ende eines Teilprogrammschrittes. Außerdem kann das Verfahren auch dahingehend verfeinert werden, dass für jedes unterschiedliche Spülprogramm mit wenigstens einer Messung eine gesonderte Messreihe gespeichert wird. Bei dieser Vorgehensweise entspricht die Zahl der Messreihen nicht der Zahl der Messzeitpunkte ta, sondern der Summe der einzelnen Messzeitpunkte ta aufsummiert für jedes einzelne Spülprogramm.
  • In Fig. 3 ist ein erfindungsgemäßes Ablaufschema für die Ermittlung des Referenzwertes ma s dargestellt. Im obersten Abschnitt sind die Messwerte ma s dargestellt. In einer Spalte sind jeweils die Messwerte ma s aus den Spülprogrammabläufen s=1 bis s zum jeweils gleichen Zeitpunkt ta dargestellt. Die Messerte ma s werden vorzugsweise gleitend an den jeweils zum aktuellen Spülprogrammablauf s+1 vorhergehenden Spülprogrammabläufen s= 1 bis s ermittelt. Hierbei ist auch eine andere Vorgehensweise möglich, z. B. werden die Messwerte ma s nur aus Spülprogrammabläufen s ermittelt, die eine geringe Beladung haben, sofern z. B entsprechende Beladungssensoren vorhanden sind. Die Zahl der Messzeitpunkte ta entspricht damit der Zahl der Spalten. In der ersten Spalte sind z. B zum Zeitpunkt t1 die Messwerte ma=1 s=1 bis s der Spülprogrammabläufe s= 1 bis s aufgeführt, wobei hierin auch Messwerte ma s aus unterschiedlichen Spülprogrammen enthalten sind.
  • Unterhalb dieser Spalten ist eine Operationseinheit dargestellt. In dieser obersten Operationseinheit erfolgt durch vorzugsweise statistische Methoden eine Selektion wenigstens eines Messwertes ma s, der bei den weiteren Schritten nicht mehr berücksichtigt wird. Ein Beispiel für eine derartige statistische Methode wird weiter unten beschrieben. Es kommen neben statistischen Methoden auch andere Methoden in Betracht, z. B. mit Methoden der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Unterhalb der Operationseinheit sind die Messwerte ma s wieder in Spalten aus den Spülabläufen s angeordnet, wobei jeweils ein Messwert ma s selektiert wurde. Beispielsweise in der 2. Spalte von links wurde der Messwert m2 2 aus dem Spülablauf s = 2 aussortiert. Unterhalb dieser Spalten ist in Fig. 3 eine Operationseinheit dargestellt. In der Operationseinheit wird der Mittelwert der verbleibenden Messwerte ma s einer Spalte gebildet, d, h. m a s
    Figure imgb0004
    als möglicher Referenzmesswert ermittelt. Aus diesen Mittelmesswerten m a s
    Figure imgb0005
    wird im darauffolgenden Operator der optimale Mittelmesswert m a s
    Figure imgb0006
    ausgewählt, welcher im Allgemeinen der Mittelmesswert m a s
    Figure imgb0007
    mit dem kleinsten Verschmutzungsgrad, d. h. der größte Mittelmesswert m a s
    Figure imgb0008
    ist. Dieser optimale Mittelmesswert m a s
    Figure imgb0009
    ist der Referenzwert für die Trübungsmessung im vorzugsweise darauffolgenden Spülprogramm. Neben dem Kriterium des kleinsten Verschmutzungsgrades können auch andere Kriterien, z. B. nur mögliche Referenzwerte aus einer bestimmten Spalte, wobei diese Kriterien auch ab Werk vorgegeben und/oder automatisch angepasst werden können.
  • Alternativ zu dieser Vorgehensweise kann entsprechend Fig. 4 in dieser Operationseinheit auch aus den selektierten Messwerten ma s durch Auswahlverfahren, z. B. mit Methoden der Statistik, der Fehlertheorie oder der Wahrscheinlichkeitsrechnung, ein einziger Messwert m*a s aus je einer Spalte von Messwerten ma s für je ein ta, d. h. Spalte, ausgewählt werden. Aus diesen Messwerten m*a s als mögliche Referenzwerte wird im darauffolgenden Operator der optimale Messwert m*a s ausgewählt, welcher im Allgemeinen der Messwert m*a s mit dem kleinsten Verschmutzungsgrad, d. h. der größte Messwert m*a s ist. Dieser optimale Messwert m*a s ist der Referenzwert für die Trübungsmessung im vorzugsweise darauffolgenden Spülprogramm.
  • Nachfolgend wird eine statistische Methode zur Selektion wenigstens eines Messwertes ma s entsprechend der obersten Operationseinheit in Fig. 3 und Fig. 4 beschrieben:
  • Die Messwerte ma s stellen eine Zahlenreihe m1 1, m1 2 , m1 3 , m1 4 , m1 5,..., m1 s für Spülprogrammabläufe s für Messwerte zu einem Zeitpunkt ta dar. Aus diesen Messwerten ma s wird der arithmetische Durchschnitt d1 bis da für Messwerte ma s zu den Zeitpunkten t1 bis ta ermittelt mit s als Zahl der Messwerte ma s zu einem Zeitpunkt ta d a = m a 1 + m a 2 + m a 3 + m a 4 + + m a s s
    Figure imgb0010
  • Daran anschließend wird das mittlere Fehlerquadrat σa 2 je für a = 1, 2 bis a bestimmt. σ a 2 = m 1 1 d a 2 + m 1 2 d a 2 + + m 1 s d a 2 s
    Figure imgb0011
  • Die wahrscheinlichen Grenzen des Referenzwertes m*a s oder m a s
    Figure imgb0012
    sind nach den Gesetzen der Fehlertheorie d a ± 0 , 6746 s
    Figure imgb0013
  • Anschließend wird in einem Algorithmus geprüft, ob Messwerte ma s außerhalb dieser wahrscheinlichen Grenze liegen. Liegen Messwerte ma s außerhalb, so werden diese selektiert. Falls eine im Verhältnis zur Zahl der Messwerte ma s zu große Zahl von Messwerten ma s außerhalb liegt, können nur diejenigen Messwerte ma s ausgeschlossen werden, welche um einen bestimmten Wert außerhalb der wahrscheinlichen Grenze liegen. Liegen keine Messwerte ma s außerhalb der wahrscheinlichen Grenze, sind Messwerte ma s auszuschließen, die um einen bestimmten Wert innerhalb der wahrscheinlichen Grenzen liegen. Hierfür können ab Werk auch empirisch ermittelte Werte vorgegeben werden, welche im Verfahrensablauf vorzugsweise an sich ändernde Verhältnisse arithmetisch angepasst werden.
  • Dieses Verfahren wird für alle Reihen der Messwerte ma s zu den jeweiligen Zeitpunkten ta durchgeführt.
  • Es ist auch möglich anstatt der Mittelwerte da nach der Wahrscheinlichkeitsrechnung die Wahrscheinlichkeiten der einzelnen Messwerte ma s zu bestimmen und denjenigen oder diejenigen Messwerte ma s mit der geringsten oder der geringsten Wahrscheinlichkeit zu selektieren, siehe Fig. 4.
  • Im Nachfolgenden wird eine Methode der Wahrscheinlichkeitsrechnung zur Auswahl eines Messwertes ma s entsprechend der von oben zweiten Operationseinheit nach Fig. 4 zur Verwendung als Referenzwert für die Kalibrierung eines Trübungssensors aus einer Reihe von Messwerten ma s, z. B. m1 1 m1 2, m1 3, m1 4, m1 5, ..., m1 s für Spülprogrammabläufe s erläutert.
  • Nach der Gaußschen Hypothese vom arithmetischen Mittel ist die Wahrscheinlichkeitsdichte für den arithmetischen Mittelwert der Messwert ma s am größten, unabhängig davon wie das Gaußsche Fehlergesetz beschaffen ist.
  • Aus der nach der Selektion wenigstens eines Messwertes ma s verbleibenden Messwerte ma s wird das arithmetische Mittel d' bestimmt. Anschließend ist der Abstand der einzelnen Messwerte ma s von diesem arithmetischen Mittel d'a mit d'1, d'2, ...d'a zu bestimmen, d. h. der Betrag | d'a- ma s |. Aus diesen Zahlenreihen wird der kleinste Wert mit einem Algorithmus ausgewählt. Der zu diesen kleinsten Wert gehörende Messwert ma s wird als möglicher Referenzwert für die Kalibrierung des Trübungssensors verwendet.
  • Als Ausgangsbasis für diese Auswahl eines Messwertes ma s zur Verwendung als Referenzwert können in einer weiteren Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens auch die Messwerte ma s vor der Selektion in der obersten Operationseinheit des wenigstens einen Messwertes ma s ausgewählt werden. Die in Fig. 4 vorhandene oberste Operationseinheit wird somit nicht genutzt.
  • Aus diesen möglichen Referenzwerten m*a s, deren Anzahl a der Zahl a der Zeitpunkte ta für Messung der Messwerte ma s innerhalb der Spülprogrammabläufe s entspricht, wird der optimalste Referenzwert ausgewählt, welcher im Allgemeinen der Referenzwert mit des kleinsten Verschmutzungsgrades ist. Dies erfolgt mit Hilfe eines entsprechenden Algorithmus zur Bestimmung des größten Wertes.
  • Abweichend von dieser Vorgehensweise kann nach den Gesetzen der Wahrscheinlichkeitsrechnung für jeden Messwert ma s die Wahrscheinlichkeitsdichte ermittelt werden und derjenige Messwert als Referenzwert ausgewählt werden, der die größte Wahrscheinlichkeitsdichte aufweist. Die in diesem Verfahren ermittelten Zwischen- oder Endwerte werden vorzugsweise in nicht-flüchtigen Speichern zwischengespeichert. Die Steuerung wird mit einem entsprechenden Computersystem durchgeführt.
  • Das vorliegende erfindungsgemäße Verfahren zum Kalibrieren von Sensoren in Haushaltgeräten ermöglicht durch die Selektion einzelner Messwerte durch statistische Methoden Fehler zu minimieren, die aus der Verwendung von Messwerten mit großen Abweichungen, z. B. durch temporäre Verunreinigungen, innerhalb einer Messreihe zur Ermittlung des Referenzwertes resultieren. Einzelne Messwerte mit großen Abweichungen werden insbesondere mit statistischen Methoden selektiert.
  • Die Auswahl eines einzelnen Messwertes als Referenzwert, insbesondere mit Methoden der Wahrscheinlichkeitsrechnung, erlaubt gegenüber einer Mittelwertbildung den Fehler, der durch Messwerte mit insbesondere starken Abweichungen, bedingt durch Fehlmessungen, z. B. bei kurzfristig vorhandenen Ablagerungen auf den Empfangs- oder Sendevorrichtungen, entsteht, zu verhindern.

Claims (10)

  1. Verfahren zur Kalibrierung eines Sensors, insbesondere eines Trübungssensors (6) in einem Haushaltgerät, z. B. eine Geschirrspülmaschine oder eine Waschmaschine, mit Hilfe von Referenzwerten ( m a s ,
    Figure imgb0014
    m*a s) mit folgenden Schritten:
    - Ermitteln von wenigstens zwei Messwerten (ma s) in wenigstens einem Reinigungsprogrammablauf (s),
    - Selektion wenigstens eines Messwertes (ma s) durch Methoden der Statistik oder Wahrscheinlichkeitsrechnung, der im folgenden Schritt nicht mehr berücksichtigt wird und
    - Ermittlung wenigstens eines möglichen Referenzwertes ( m a s ,
    Figure imgb0015
    m*a s) für die Kalibrierung des Sensors aus den nicht selektierten Messwerten (ma s) und
    - Selektion eines optimalen Referenzwertes ( m a s ,
    Figure imgb0016
    m*a s) aus dem wenigstens einem möglichen Referenzwert ( m a s ,
    Figure imgb0017
    m*a s), sofern mehr als zwei mögliche Referenzwerte ( m a s ,
    Figure imgb0018
    m*a s) ermittelt wurden.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Selektion des wenigstens einen Messwertes (ma s) durch Methoden der Statistik oder Wahrscheinlichkeitsrechnung, der im folgenden Schritt nicht mehr berücksichtigt wird, jeweils aus einer Reihe von Messwerten (ma s) ausgeführt wird, die zu gleichen Zeitpunkten (ta) innerhalb eines Spülprogrammablaufes (s) gemessen wurden.
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass zur Selektion von wenigstens einem Messwert (ma s) die folgenden Schritte ausgeführt werden:
    - Ermitteln des arithmetischen Durchschnittes (d1 bis da) für die Messwerte (ma s für a= 1, 2, ..., a) gemäß der Formel d a = m a 1 + m a 2 + m a 3 + m a 4 + + m a s s ,
    Figure imgb0019
    - Bestimmung des mittleren Fehlerquadrates (σa 2 für σ1 2 bis σa 2) mit da aus dem ersten Schritt nach der Formel σ a 2 = m 1 1 d a 2 + m 1 2 d a 2 + + m 1 s d a 2 s ,
    Figure imgb0020
    - Ermittlung der wahrscheinlichen Grenzen des möglichen Referenzwertes (m*a s, m a s
    Figure imgb0021
    für m*1 s, m 1 s
    Figure imgb0022
    bis m*a s, m a s
    Figure imgb0023
    ), wobei diese innerhalb d a ± 0 , 6746 s
    Figure imgb0024
    liegen und
    - Selektion der Messwerte (ma s), die außerhalb dieser Grenzen liegen.
  4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass falls kein Messwert (ma s) außerhalb der wahrscheinlichen Grenzen des möglichen Referenzwertes (m*a s, m a s
    Figure imgb0025
    ) liegt, das Intervall der wahrscheinlichen Grenzen des möglichen Referenzwertes (m* a s, m a s
    Figure imgb0026
    ) kleiner angesetzt wird, so dass wenigstens ein Messwert (ma s) außerhalb liegt und dieser wenigstens eine Messwert (ma s) selektiert wird.
  5. Verfahren nach Anspruch 4 oder 5, dadurch gekennzeichnet, dass zur Ermittlung der wahrscheinlichen Grenzen des möglichen Referenzwertes (m*a s, m a s
    Figure imgb0027
    ) vorzugsweise ab Werk vorgegebene empirische Werte ergänzend herangezogen werden, welche im Verfahrensablauf an sich ändernde Verhältnisse automatisch angepasst werden.
  6. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Ermittlung des wenigstens einen möglichen Referenzwertes m a s
    Figure imgb0028
    für die Kalibrierung des Sensors aus den verbleibenden, nicht selektierten Messwerten (ma s) durch Mittelwertbildung durchgeführt wird.
  7. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Ermittlung des wenigstens einen möglichen Referenzwertes (m* a s) für die Kalibrierung des Sensors aus den verbleibenden, nicht selektierten Messwerten (ma s) durch Selektion eines Messwertes (ma s) mittels Methoden der Statistik oder Wahrscheinlichkeitsrechnung ausgeführt wird.
  8. Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass der Messwert (ma s) mit der höchsten Wahrscheinlichkeitsdichte innerhalb der nicht selektierten Messwerte (ma s) ausgewählt wird.
  9. Verfahren nach Anspruch 7 oder 8, dadurch gekennzeichnet, dass derjenige Messwert (ma s) als möglicher Referenzwert (m*a s) ausgewählt wird, der dem arithmetischen Mittelwert der nicht selektierten Messwert ma s am nächsten liegt durch folgende Schritte:
    - Ermittlung der arithmetischen Mittelwerte (d'a für a= 1, 2, a) der nicht selektierten Messwerte (ma s)
    - Ermittlung des Betrages von | d'a- ma s |, wobei derjenige Messwert (ma s) ausgewählt wird, bei welchem der Betrag von | d'a-ma s |am kleinsten ist.
  10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass aus den möglichen Referenzwerten ( m a s ,
    Figure imgb0029
    m*a s) der optimalste, d. h. im Allgemeinen der Referenzwert ( m a s ,
    Figure imgb0030
    m*a s) mit dem kleinsten Verschmutzungsgrad, als Referenzwert ( m a s ,
    Figure imgb0031
    m*a s) für die Kalibrierung des Sensors ausgewählt wird.
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