Automatische Kalibrierung komplexer Sensorsysteme am Beispiel mikromagnetischer Materialcharakterisierungsverfahren

In diesem Projekt sollen neuartige Methoden zur robusten datengetriebenen Abbildung von stellvertretenden Messgrößen auf Zielgrößen untersucht werden. Diese Problemstellung tritt häufig bei der Erstellung von Kalibrationsmodellen komplexer Messsysteme auf. Hierzu wird beispielhaft die mikromagnetische Materialcharakterisierung in der Fertigungstechnik metallischer Werkstücke untersucht. Bei diesem Prüfverfahren werden die Zusammenhänge zwischen magnetischen und mechanischen/mikrostrukturellen Eigenschaften ausgenutzt. Der industrielle Echtzeiteinsatz dieses zerstörungsfreien Prüfverfahrens bietet ein großes Potential für die Analyse oberflächennaher Werkstückeigenschaften, die bisher nur aufwendig offline erfasst werden können. Neben einer Zeit- und Kostenreduktion durch eine in-process Messung während der Bearbeitung, ermöglicht dies eine Beeinflussung von relevanten Werkstückeigenschaften im laufenden Prozess.

Hierzu wird eine automatisierte datengetrieben Modellierungsprozedur entworfen, die auch bei kleiner Datenmenge aufgrund zeit- und kostenintensiver röntgenografischer Referenzmessungen und komplexer Messgrößen (Zeitreihen verschiedener mikromagnetischer Messungen) gute Ergebnisse liefert. Aus den Strom- und Spannungssignalen der mikromagnetischen Messung werden zunächst Merkmale extrahiert und selektiert. Diese Merkmale dienen als Eingangsgrößen für eine Regression. Durch Adaption der Extraktion und Selektion der Merkmale während der Modellierung wird eine hohe Modellgüte auch bei spärlicher Datenlage gewährleistet.

M.Sc. Felix Wittich

01.04.2022 - 31. 03.2023

Förderlinie Pilot des zentralen Forschungsfonds der Universität Kassel