WS2024 - Sensortechnik - Zwischenprüfung

Lehrveranstaltung	Sensortechnik
Modul	Mechatronik, Antriebs- und Sensortechnik, MTR-B-2-5.12, Wintersemester
Modulverantwortung:	Prof. Dr.-Ing. Schneider
Datum:	22.11.2024, 08:15 Uhr
Bearbeitungsdauer:	45 Minuten

Vorbereitung

Dieses Modul nutzt als Werkzeug die Rapid Control Prototyping-Software Matlab/Simulink. Grundkenntnisse sind hilfreich und können u. a. im für Studierende kostenlosen Kursen

• MATLAB Online-Kurs
• Einführung in Simulink
• Arduino mit Simulink programmieren

erworben werden.

• Die Zwischenprüfung verbindet die Lektionen 1-8.
• Als Vorbereitung sollten Sie sich die Lektionen noch einmal ansehen.
• Üben Sie den Umgang mit dem Simulink Support Packages für Arduino.
• Nutzen Sie die Funktionen aus den vorherigen Lektionen. Schreiben Sie nicht alles neu. Wenden Sie das Gelernte an.
• Beispiele finden Sie im Ordner https://svn.hshl.de/svn/SDE_Sensortechnik_MTR/trunk/Pruefung/WS2024/_Simulink_R2022b.
• Lösen Sie die Probeprüfung.
• Zeichnen Sie als Vorbereitung Sensordaten mit Simulink auf.
• Sichern Sie diese in einer *.mat-Datei.
• Laden und analysieren Sie diese mit MATLAB^®.
• Bestimmen Sie die Sensorkennwerte
  • Messbereich
  • Auflösung
  • Empfindlichkeit
  • Messunsicherheit

Aufgaben

Bearbeiten Sie alle Aufgaben und sichern Sie Ihre Ergebnisse in SVN.

Aufgabe 1: Optische Entfernungsmessung mit Simulink^®

Mit den Optischen Sensor Sharp GP2Y0A41SK0F, einem Arduino Mikrocontroller und Simulink soll eine Entfernung in cm gemessen werden.

1. Messen Sie die Entfernung auf ein statisches Ziel in den Entfernungen [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 15, 20, 25, 29] cm.
2. Pro Entfernungsstufe werden >100 Messwerte benötigt.
3. Speichern Sie das Ergebnis in der Datei IRMessung.mat.

Modelleinstellungen:

• hardware Board: Arduino Uno
• Solver Selection type: Fixed-step
• Solver: descrete
• Fixed-step size: 1 ms

Arbeitsergebnis in SVN: IRMessung.slx, IRMessung.mat

Aufgabe 2: Charakterisieren Sie die Sensormesswerte mit MATLAB^®

Für die Umrechnung der Digitalwerte in Entfernung in cm steht Ihnen die Funktion DistanzIncm = berechneEntfernung(D) zur Verfügung.

1. Analysieren Sie die Funktion Ihres Sensors anhand Ihrer Messwerte in IRMessung.mat mit MATLAB^®. Verwenden Sie die Kriterien in Tabelle 1.
2. Stellen Sie die Werteauflösung in mm über dem Messbereich in cm dar.
3. Stellen Sie die Empfindlichkeit über dem Messbereich in cm dar.
4. Stellen Sie die Messunsicherheit (1 σ) in cm über dem Messbereich dar.
5. Beantworten Sie die Fragen fachlich fundiert anhand Ihrer Messdaten als Kommentar im Quelltext:
   1. Welchen Messbereich in cm hat der Sensor?
   2. Welche max. Abtastrate hat der Sensor in s?
   3. In welchem Bereich ist der Sensor am empfindlichsten?

Tabelle 1: Sensorcharakterisierung

Messgröße	Formelzeichen	Ergebnis
Messbereich	MB	Darstellung im MATLAB®-Command Window
Zeitauflösung	$a_t$	Darstellung als MATLAB®-Plot
Werteauflösung	$a_s$	Darstellung als MATLAB®-Plot
Empfindlichkeit	E	Darstellung als MATLAB®-Plot
Unsicherheit	σ	Darstellung als MATLAB®-Plot

Arbeitsergebnis in SVN: charakterisiereIRSensor.m

Aufgabe 3: Filterung in MATLAB^®

1. Welches Fehlerbild weist der optische Sensor auf?
2. Implementieren und parametrieren Sie ein Filter für das Fehlerbild.
3. Stellen Sie die gefilterten und ungefilterten Messwerte in einem Plot einander gegenüber.
4. Wie verändert sich die Messunsicherheit? Bewerten Sie Ihr Ergebnis qualitativ und quantitativ für statische Messungen im Quelltext.

Arbeitsergebnis in SVN: filtereIRSensor.m

Aufgabe 4: Dynamische Messunsicherheit in MATLAB^®

• Zeigen Sie die gefilterten und ungefilterten Messwerte Signal in MATLAB^® an.
• Messen Sie auf ein Ziel im gesamten Messbereich (1 cm - 30 cm - 1 cm). 
• Wurde der Sensorfehler behoben? Diskutieren Sie Ihr Ergebnis im Quelltext.

Arbeitsergebnis in SVN: DynamischeMessunsicherheit.m, IRDynamikMessung.mat.

Tutorial

Sharp GP2Y0A41SK0F

Nützliche MATLAB^®-Befehle und Funktionen

Tabelle 2: Nützliche MATLAB^®-Befehle und Funktionen

Befehl	Beschreibung
mean	arithmetischer Mittelwert
std	empirische Standardabweichung
medfilt1	Median
berechneEntfernung	Umrechnung Digitalwort in Enfernung für den Sharp IR Entfernungssensor

Sammlung nützlicher MATLAB-Befehle

Bewertung

Tabelle 3: Bewertungskriterien für die Prüfung

#	Aufgabe	Punkte
1	Entfernungsmessung mit Simulink® Messung.slx, Messung.mat
	Header (Autoren, Datum, Funktion,...)	0,5
	Signalbeschriftung	0,5
	Pinbelegung	0,5
	Vollständigkeit von IRMessung.slx	0,5
	Sicherung der Messung in IRMessung.mat	0,5
2	Charakterisierung der Messwerte in MATLAB® charakterisiereSensor.m
	Header (Autoren, Datum, Funktion,...)	0,5
	Erläuternde Kommentare	0,5
	Laden und Darstellung der Messwerte in Messung.mat	0,5
	Ausgabe des Messbereichs im Command Window	0,5
	Darstellung der Abtastrate	0,5
	Darstellung der Werteauflösung über dem Messbereich	1
	Darstellung der Empfindlichkeit über dem Messbereich	1
	Darstellung der Messunsicherheit über dem Messbereich	1
3	Filterung in MATLAB® filtereSensor.m
	Beschreibung des Fehlerbildes	1
	Implementierung des Filters	0,5
	Parametrierung des Filters mit Begründung im Quelltext	0,5
	Vergleichende Darstellung ungefilterte/gefilterte Messwerte (mit Achsenbeschriftung und Legende)	1
	Diskussion der Ergebnisse	1
4	Dynamische Messunsicherheit in MATLAB® DynamischeMessunsicherheit.m
	Vergleichende Darstellung ungefilterte/gefilterte Messwerte (mit Achsenbeschriftung und Legende)	1
	Diskussion der Ergebnisse	1
	Summe:	14

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