Datenerfassung der Durchflussmessung

Aus Technische Beeinflussbarkeit der Geschmacksache Kaffee
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Patricia Viebke, 30.10.2023 - Bestimmung einer niedrigeren Abtastrate

Ursprünglich ist geplant, dass das Flowmeter mit einer Abtastrate von 40 kS/s die Messwerte erfasst. Da das HAT für das Flowmeter einen Defekt aufweist, kann es vorübergehend nicht weiter verwendet werden.

Eine MCC Messplatine darf maximal eine Abtastrate von 100 kS/s zugewiesen haben. Die 100 kS/s ist ein Gesamtwert, welcher sich von de vier Kanälen aufsummiert. Pro HAT sind vier Messkanäle definiert, die bei gemeinsamer Benutzung maximal eine Abtastrate von 25 kS/s haben dürfen. Das erste HAT ist vollständig belegt durch die vier NTCs. Das zweite HAT hat zwei bereits belegte Kanäle. Schließt man das Flowmeter an das zweite HAT auf einen dritten Kanal an, so kann pro Kanal die Abtastrate von 33 kS/s realisiert werden. Um diese Idee umzusetzen, muss überprüft werden, ob die Abtastrate von 33 kS/s ausreicht.

Hierzu wird ein IR-Sensor am Pumpenprüfstand montiert, welcher die Oberflächentemperatur von des Elektromotors misst. Für den Vergleich der Messdaten mit unterschiedlichen Abtastraten müssen gleiche Umgebungsbedingungen geschaffen werden. Der Motor muss einlaufen und warm werden, damit ein gleichmäßiger Wassertransport gewährleistet wird. Der Motor wird auf die Drehzahl von 1000 1/min gebracht und so lange laufen gelassen, bis die Temperatur des IR-Sensors stagniert. Über die digitale Anzeige des IR-Sensors wird die Temperatur überwacht. Anschließend wird jeweils eine 30 sekündige Messung des im Pumpenprüfstand verbauten Flowmeters aufgenommen. Zuerst mit einer Abtastrate von 40 kS/s, dann mit 33 kS/s und zusätzlich mit einer Abtastrate von 30 kS/s. Die 30 kS/s sind willkürlich gewählt mit der Überlegung der späteren Signalaufbereitung. Mit einer runden Zahl lässt sich die Signalverarbeitung leichter nachzuverfolgen und zu überprüfen.

Nach dem Erfassen der Messdaten wird jeweils eine statistische Auswertung auf das Rechtecksignal des Flowmeters durchgeführt. Die statistische Auswertung hat das Ziel des Vergleichs der Streuung über die Periodenlängen des Rechtecksignals. Die Periodendauern der Messdaten werden mit der MATLAB Funktion piulseperiod ausgegeben.Im nächsten Schritt wird der Mittelwert pro Datenstatz gebildet. Der Mittelwert wird von den Periodendauern abgezogen, um die Abweichungen zu jedem Messwert zu erhalten. Aus den Abweichungen wird im letzten Schritt die Streuung ermittelt.

fs 40 kS/s 33 kS/s 30 kS/s
Streuung in 10-4 [s] 1,5498 1,5520 1,5916

Wie in der Tabelle zu erkennen, ist numerisch ein leichter Anstieg in der Streuung der Datensätze warhzunehmen. Betrachtet man allerdings die Größeneinheit von 10-4 , so ist dieser Anstieg marginal.

Der Vergleich der Streuungen hat zum Fazit, dass eine Abtastrate von 30 kS/s ausreichend ist. Durch diese Erkenntnis kann die Datenerfassung für das Flowmeter auf dem zweiten HAT realisiert. Hier haben jedoch die drei Sensoren die gleiche Abtastrate. Die Messdaten für Druck und IR-Temperatur müssen nachträglich verringert werden.

Patricia Viebke, 17.03.2022

Der Algorithmus zur Durchflussdatenberechnung funktioniert. Die Verwendung des Algorithmus auf reale Messdaten mit dem Flowmeter bei einer SHOT Messung ist ausstehend.

Patricia Viebke, 10.03.2022

Für die Berechnung der Durchflussrate wurde eine neue Vorgehensweise definiert. Der Durchflusssensor wird an dem MCC_2 angesteckt und es wird sein Spannungssignal erfasst. Nach Ablauf der Messdauer bei der SHOT Messung werden die Messdaten des Flowmeters an MATLAB übertragen. Mit Hilfe von Flankenerkennung und gefitteten Polynomen wird erfolgreich die Durchflussrate errechnet.

Der Algorithmus wurde mit einem Funktionsgenerator überprüft. Der Funktionsgenerator wurde an das MCC_2 angeschlossen und eine SHOT Messung wurde gestartet. Der Generator erzeugt ein Rechtecksignal. Die Frequenz des Rechtecksignals wurde über die Messdauer manuell verändert, damit eine Veränderung in der Durchflussrate zu erkennen ist. Nach Beenden der Messdauer wurden die Messdaten mit dem Algorithmus aufbereitet. Eine erfolgreiche Berechnung der Durchflussrate kann bestätigt werden.

Da für die Durchführung des Algorithmus ein Datensatz des Flowmeters notwendig ist, wird der Algorithmus zur Datenaufbereitung nur durchgeführt, wenn der Durchflusssensor auf der Startseite ausgewählt wird.

Patricia Viebke, 27.11.2021

Bei der Durchflussmessung bestand das Problem, dass sich die Durchflussrate nicht hat richtig ermitteln können. Die Durchflussrate lag bei etwa 2000 mL/s, was erheblich zu viel ist. Daher musste die Signal Weiterverarbeitung nochmals analysiert werden und die Ursache der hohen Rate untersucht werden.

Plot 1 zeigt das Zeitsignal des Durchflusssensors. Es ist eine Schematik zu erkennen, die auf das Verhalten der Vibrationspumpe zurückzuführen ist. Im zweiten Plot wird die Erzeugung der Zeitstempel dargestellt. Bei jeder fallenden Flanke wird die Zeit erfasst und als Stab dargestellt. Das Muster aus Plot 1 ist wieder zu erkennen. Plot 3 zeigt eine ungewöhnliche Durchflussrate an. In unregelmäßigem Abstand entstehen extrem hohe Ausreißer mit einem Wert von 2000 ml/s. Plot 4 stellt die kumulierte Durchflussmenge dar, die auf den ersten Blick realistisch aussieht.

Bei genauerem Betrachten der Gerade in Plot 4 fällt auf, das diese keine lineare Gerade darstellt, sondern auch dort das Verhalten der Hubkolbenpumpe zu erkennen ist in Form von "Wellen". Dadurch, dass die Gerade keine richtige Gerade ist sondern verstreute Werte enthält, kann die Ableitung dieser ebenfalls keine präzise Aussage widergeben. Die Vorgehensweise der Signalverarbeitung muss abgeändert werden, damit die Durchflussrate richtig und präzise ausgegeben werden kann.

Durch Rücksprache mit Armin Rohnen konnte das Skript zur Signalverarbeitung verbessert werden. Die Verarbeitung liegt vorerst nur als MATLAB Skript vor, der Code wird jedoch in die GUI integriert.

In dem MATLAB Skript ist die Vorgehensweise dokumentiert.

Patricia Viebke, 22.10.2021

Der Lösungsvorschlag, das aufgenommene Zeitsignal des Flowmeters in MATLAB weiterzuverarbeiten, ist umgesetzt worden. Mit einem MATLAB Skript ist es gelungen, das Zeitsignal zu verarbeiten. Beim Ausführen des Skriptes werden im Zeitsignal die fallenden Flanken detektiert. Es wird ein neuer Vektor erstellt, der eine "1" zeigt bei fallender Flanke, ansonsten eine "0". Anschließend wird für jede "1" ein Zeitstempel generiert, aus den Daten des Zeitsignals.

Die Verwendung des Durchflusssensors ist in der GUI nur für die SHOT Messung definiert, also beim Kaffeebezug. Da bei der SHOT Messung erst die Daten vollständig aufgenommen und dann erst nach MATLAB übertragen werden, kann das Skript für die Weiterverarbeitung des Zeitsignals angewendet werden.

Die kummulierte Durchflussmenge erscheint beim Plotten als eine stetige Gerade, was Sinn ergibt. Anhand der Steigung dieser Gerade ist die Durchflussgeschwindigkeit zu ermitteln. Nach erfolgreicher Umsetzung muss das MATLAB Skript in die GUI integriert werden.

Patricia Viebke, 08.10.2021

Für die Aufnahme und Verarbeitung der Signale des Durchflusssensors gibt es ein neuen Lösungsvorschlag. Bislang wurden die Signale des Flowmeters mittels des Raspberry Pis aufgenommen und durch Erzeugung von Zeitstempel bei fallender Flanke weiterverarbeitet. Da dies keine zuverlässige Option ist, wurde beschlossen, das Zeitsignal des Flowmeters mithilfe eines MCC 128 oder einer NI Messkarte aufzunehmen und eine Signalanalyse mittels MATLAB durchzuführen.

Mit Probmessungen wird getestet, ob dies eine funktionierende Alternative bietet.

Patricia Viebke, 17.09.2021

Des Weiteren muss eine Lösung für die Generierung der Zeitstempel vom Durchflusssensor Signal gefunden werden. Durch das Erzeugen eines Flankenwechsels im Sensorsignal generiert das Raspberry Pi durch eine nachgeschaltete Signalanalyse einen passenden Zeitstempel. Dies läuft aktuell nicht zuverlässig, da der Sensor zu viele bzw. zu schnell einen Flankenwechsel durchführt. Der Flankenwechsel wird ausgelöst bei einem Wasserdurchfluss von 0,025 𝑚𝑙. Hier muss entschieden werden, ob es ausreicht, das Raspberry Pi zu Erweitern mit z.B. passenden HATs (Hardware Attached on Top). Ist diese Lösung nicht umsetzbar, gibt es die Möglichkeit die Flowmeter Signale in Spannungswerte umzuwandeln und über das Raspberry Pi aufzunehmen und zu verarbeiten. Zeigt das Raspberry Pi keine Verbesserung bei der Generierung der Zeitstempel, so muss es durch einen Mikrocontroller ersetzt werden. Hier wird eine schnellere Datenverarbeitung erwartet und somit eine detailliertere Erzeugung der Zeitstempel. Wird für die Lösung eines Mikrocontrollers entschieden, muss bestimmt werden, welcher Mikrocontroller verwendet wird und ob dieser allein eingesetzt werden kann oder zusätzliche Hardware benötigt.