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Was passiert bei langsam driftenden Eingängen?
Auch hier – kein Problem! Der Algorithmus arbeitet in 'Echtzeit', d. h. in dem Moment, in
dem der Meßwert erfaßt wird. Da der Algorithmus den vorher aufgezeichneten Meßwert
kennt, kann er berechnen, wo der nächste Punkt sein muß, wenn er auf einer bereits
gebildeten Geraden liegt. Wenn der Meßwert nicht gleich diesem vorberechneten Wert ist,
wird der Punkt aufgezeichnet, da er nicht mehr auf dieser Geraden liegt.
Fuzzy Logging sucht nach geraden Linien – mit beliebiger Steigung. Also nicht nur in der
Horizontalen.
Gibt es Anwendungsbeispiele?
Beispiel 1: Durchfluss- und Druckmessung bei einer Hauptwasserleitung
Es wurde ein Rekorder zur Überwachung des Durchflusses bei einer Hauptwasserleitung
installiert. Bei Spitzenlasten trat ein starker Abfall von Druck- und Durchflussrate auf, und
die Ursache für diese Störung sollte gefunden werden.
Der Rekorder mußte über eine schnelle Abtastrate verfügen, um 'Störspitzen' zu erfassen.
Der Aufzeichnungszeitraum musste sich über viele Tage und Wochen erstrecken. Daher
war eine große Speicherkapazität unbedingt erforderlich.
Mit einer schnellen Abtastrate und einer normalen Aufzeichnungsmethode wäre die
Speicherkapazität einer Diskette nach etwa einem Tag erschöpft, was nicht akzeptabel ist.
Da sich bei dieser Anwendung lange Perioden geringer Aktivität (relativ konstante
Durchflussrate) mit kurzen Perioden hoher Aktivität (schnelle Änderungen der
Durchflussrate) abwechseln, eignet sie sich ideal für Fuzzy-Logging.
Während der Stunden stabilen Durchflusses, in denen die Durchflussrate mehr oder
weniger konstant blieb, erreichte das Fuzzy-Logging Kompressionsverhältnisse von bis zu
1:100. Sobald jedoch eine Störspitze auftauchte, war es durch die schnelle Abtastrate
möglich, alle Punkte zu erfassen und aufzuzeichnen.
Beispiel 2: Temperaturmessung in einem Kühlhaus
In einem Kühlhaus traten zufällige, schnelle Temperaturänderungen auf, die mit einem
Rekorder untersucht werden sollten. Eine Messung mit konventioneller Aufzeichnung
konnte aufzeigen, dass Temperaturschwankungen auftraten, wegen einer zu geringen
Auflösung konnte die zugrundeliegende Ursache jedoch nicht festgestellt werden.
Wie bereits in Beispiel 1 zeigten sich über einen langen Zeitraum hinweg konstante Werte,
die jedoch von kleinen sprunghaften Temperaturanstiegen unterbrochen wurden. Um die
Ursache für die Schwankungen zu ergründen, war eine bessere zeitliche Auflösung der
Daten erforderlich. Diese Anwendung eignete sich wiederum ideal für Fuzzy-Logging, da
die langen Zeitabschnitte ohne Temperaturveränderung Kompressionsraten von über 1:50
ermöglichten.
Beispiel 3: Aufgezeichnete Daten
Das nachstehende Diagramm zeigt ein Beispiel tatsächlicher Datenaufzeichnungen –
einmal
mit
der
Fuzzy-Logging-Methode
(oben)
und
dann
mit
der
Messdatenaufzeichnungsmethode (unten) – die vom gleichen Analogeingang abgeleitet
werden.
43-TV-25-30-DE Ausg. 6 GLO 10/07 DE
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