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
erworben werden.
- Die Programmier-Challenge 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.
- Messen Sie die Entfernung auf ein statisches Ziel in den Entfernungen [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 15, 20, 25, 29] cm.
- Pro Entfernungsstufe werden >100 Messwerte benötigt.
- 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.
- Analysieren Sie die Funktion Ihres Sensors anhand Ihrer Messwerte in
IRMessung.mat
mit MATLAB®. Verwenden Sie die Kriterien in Tabelle 1. - Stellen Sie die Werteauflösung in mm über dem Messbereich in cm dar.
- Stellen Sie die Empfindlichkeit über dem Messbereich in cm dar.
- Stellen Sie die Messunsicherheit (1 σ) in cm über dem Messbereich dar.
- Beantworten Sie die Fragen fachlich fundiert anhand Ihrer Messdaten als Kommentar im Quelltext:
- Welchen Messbereich in cm hat der Sensor?
- Welche max. Abtastrate hat der Sensor in s?
- In welchem Bereich ist der Sensor am empfindlichsten?
Messgröße | Formelzeichen | Ergebnis |
---|---|---|
Messbereich | MB | Darstellung im MATLAB®-Command Window |
Zeitauflösung | Darstellung als MATLAB®-Plot | |
Werteauflösung | 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®
- Welches Fehlerbild weist der optische Sensor auf?
- Implementieren und parametrieren Sie ein Filter für das Fehlerbild.
- Stellen Sie die gefilterten und ungefilterten Messwerte in einem Plot einander gegenüber.
- 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
Tutorial
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