Die fortschreitende Miniaturisierung und Digitalisierung führt in der Beschleunigungsmesstechnik zur Verbreitung von Sensorsystemen mit ausschließlich digitalem Datenausgang, den sogenannten digitalen Sensoren. Für die Messgrößen Beschleunigung und Winkelgeschwindigkeit werden mehr als eine Milliarde MEMS-Sensoren pro Jahr gefertigt. Durch den zum Teil günstigen Preis und die sehr kleine Bauform können diese Sensoren auch in anspruchsvolleren dynamischen Messaufgaben, beispielsweise der Zustandsüberwachung auf Basis von maschinellem Lernen, eingesetzt werden.
In dieser Arbeit wurde im Rahmen des europäischen Forschungsprojekts Metrology for the Factory of the Future (Met4FoF) das erste primäre dynamische Kalibrierverfahren für die komplexwertige Übertragungsfunktion von digitalen Beschleunigungssensoren in Anlehnung an ISO 16063 entwickelt und in einem ersten internationalen Vergleich validiert.
Zur Ansteuerung der Sensoren wurde eine Mikrocontroller-basierte Datenerfassungseinheit (Data Acquisition Unit, DAU) entwickelt. Die DAU erfasst die von den Sensoren asynchron erzeugten Messwerte und zeitstempelt diese gegen eine GNSS-Absolutzeitbasis. Die Messdaten werden in der DAU in SI-Einheiten konvertiert und zusammen mit Metadaten über Ethernet an einen Empfangs-PC gesendet. Durch die Verwendung eines Echtzeit-Betriebssystems und Hardware-Zeitstempelung kann jede DAU bis zu vier unterschiedliche Sensoren parallel auslesen.
Die DAU wurde auch verwendet, um kalibrierte digitale Sensoren in industrienahen Anwendungen zur Zustandsüberwachung einzusetzen. Die DAU kann synchron zu einem digitalen Sensor auch analoge Spannungen erfassen. Damit kann in den bestehenden primären analogen Beschleunigungskalibriersystemen der nationalen Metrologieinstitute, wie der PTB oder dem spanischen CEM, ein Phasenbezug hergestellt werden, ohne die bestehenden Kalibriersysteme verändern zu müssen.
Zur Validierung des Kalibrierverfahrens wurde dem spanischen Metrologieinstitut CEM eine DAU zur Verfügung gestellt. Der Vergleich der damit bestimmten Übertragungsfunktionen zeigt eine gute Übereinstimmung der Ergebnisse von PTB und CEM und belegt die grundsätzliche Eignung des Verfahrens.
Die asynchrone Messdatenerfassung der MEMS-Sensoren mit Absolutzeitstemplung ist ein wesentlicher Unterschied zu den analogen Sensoren mit getrennter Signalerfassung. Die Qualität der internen Sensorzeitbasis kann mit der DAU bestimmt werden. Daher wurde ein Verfahren zur Berechnung des Abtastphasenrauschens entwickelt.
Die Auswirkungen des Abtastphasenrauschens auf die Auswertung dynamischer Messungen im Frequenzraum ohne Absolutzeitstemplung wurden umfassend simuliert und visualisiert. Monte-Carlo-Simulationen belegen, dass unter bestimmten Bedingungen, beispielsweise bei hoher Signalfrequenz und langer Messdauer, das Sensorabtastphasenrauschen zum Teil zu erheblichen Amplitudenabweichungen führt. Bei einigen Sensoren kommt es schon bei Messungen von 30 s Länge bei einer Anregungsfrequenz von 63 Hz zu den beschriebenen Amplitudenabweichungen. Durch die Absolutzeitstemplung und Verwendung der Zeitstempel in der Sinus-Approximation kann dieser Einfluss nahezu vollständig kompensiert werden.
Bei der Anwendung kalibrierter digitaler Sensoren mit einer DAU zur Lebenszeitabschätzung von Verschleißteilen eines Projektpartners konnten deutliche Verbesserungen der Vorhersagegenauigkeit durch Verwendung der Absolutzeitstempel und einfacher Interpolation erreicht werden.

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Progressive miniaturisation and digitalisation in acceleration measurement is leading to the spread of sensor systems with exclusively digital data output, so-called digital sensors. More than one billion MEMS sensors are manufactured every year for measuring acceleration and angular velocity. Due to their favourable price and very small size, these sensors can also be used in more demanding dynamic measurement tasks, such as condition monitoring based on machine learning.
In this work, the first primary dynamic calibration method for the complex-value transfer function of digital acceleration sensors was developed in accordance with ISO 16063 as part of the European research project Metrology for the Factory of the Future (Met4FoF) and validated in an initial international comparison.
A microcontroller-based data acquisition unit (DAU) was developed to control the sensors. The DAU records the measured values generated asynchronously by the sensors and timestamps them against a GNSS absolute time base. The measurement data is converted into SI units in the DAU and sent to a receiving PC together with metadata via Ethernet. By using a real-time operating system and hardware timestamping, each DAU can read up to four different sensors in parallel.
The DAU was also used to employ calibrated digital sensors in industrial applications for condition monitoring. The DAU can also acquire analogue voltages synchronously with a digital sensor. This makes it possible to establish a phase reference in the existing primary analogue acceleration calibration systems of national metrology institutes, such as PTB or the Spanish CEM, without changing the existing calibration setups.
A DAU was provided to the Spanish metrology institute CEM to validate the calibration procedure. The comparison of the transfer functions determined shows good agreement between PTB and CEM results, demonstrating the fundamental suitability of the method.
Asynchronous measurement data acquisition of MEMS sensors with absolute timestamping is a significant difference to analogue sensors with separate signal acquisition. The quality of the internal sensor time base can be determined by the DAU, and a method for calculating sampling phase noise was developed.
The effects of sampling phase noise on the evaluation of dynamic measurements in the frequency domain without absolute timestamping were comprehensively simulated and visualised. Monte Carlo simulations show that under certain conditions, for example at high signal frequencies and long measurement durations, sensor sampling phase noise can lead to considerable amplitude deviations. With some sensors, such deviations occur even for 30-second measurements at an excitation frequency of 63 Hz. This influence can be almost completely compensated for by absolute timestamping and using the timestamps in sine approximation.
In an industrial application by a project partner, significant improvements in lifetime prediction accuracy were achieved by using absolute timestamps and simple time-domain interpolation when applying calibrated digital sensors with a DAU.