DE102018202976A1

DE102018202976A1 - Abschätzen der Messgenauigkeit unterschiedlicher Sensoren für dieselbe Messgröße

Info

Publication number: DE102018202976A1
Application number: DE102018202976.8A
Authority: DE
Inventors: Navid Nourani-Vatani; Andrew Palmer
Original assignee: Siemens AG; Siemens Corp
Current assignee: Siemens Mobility GmbH
Priority date: 2018-02-28
Filing date: 2018-02-28
Publication date: 2019-08-29
Also published as: WO2019166300A1; EP3698103A1; EP3698103B1

Abstract

Es wird ein Verfahren zum Abschätzen der Messgenauigkeit unterschiedlicher Sensoren (41, 42, 43) für dieselbe Messgröße beschrieben. Bei dem Verfahren werden Messwerte (m, ..., m) derselben Messgröße, welche durch unterschiedliche Sensoren (41, 42, 43) erfasst wurden, empfangen. Es wird eine Konsens-Matrix (CM) durch Anwenden eines z-Tests mit einem vorbestimmten Signifikanzwert (p) auf Basis der erfassten Messwerte (m, ..., m) sowie einer angenommenen statistischen Normalverteilung (n, ..., n) der Messwerte ermittelt. Die statistischen Normalverteilungen (n, ..., n) der Messwerte (m), welche den geringsten Konsens aufweisen, werden mit dem kleinsten Skalierungswert (sc), mit dem mindestens einer dieser Messwerte (m) einen erhöhten Konsens aufweist, reskaliert. Die beiden letzten Schritte werden wiederholt, bis ein gewünschtes Konsens-Niveau erreicht ist. Es wird auch ein Messverfahren zum Ermitteln eines Messwertes (m) einer Messgröße auf Basis von Messwerten (m, ..., m) von einer Mehrzahl von unterschiedlichen Sensoren (41, 42, 43) beschrieben. Zudem wird eine Abschätzeinrichtung (30) beschrieben. Überdies wird eine Messeinrichtung (40) beschrieben. Ferner wird ein Schienenfahrzeug beschrieben.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Abschätzen der Messgenauigkeit unterschiedlicher Sensoren für dieselbe Messgröße. Zudem betrifft die Erfindung ein Messverfahren zum Ermitteln eines Messwertes einer Messgröße auf Basis von Messwerten von einer Mehrzahl von unterschiedlichen Sensoren. Überdies betrifft die Erfindung eine Abschätzeinrichtung. Ferner betrifft die Erfindung eine Messeinrichtung. Weiterhin betrifft die Erfindung ein Schienenfahrzeug.
Um ein Schienenfahrzeug sicher betreiben zu können, werden zuverlässige Informationen bezüglich der Position und der Geschwindigkeit des Fahrzeugs benötigt. Messungen zur Ermittlung von Geschwindigkeiten von Fahrzeugen werden zum Beispiel mit Hilfe von Drehzahlmessern, Doppler-Radargeräten und GPS-Sensoren, vorgenommen. Werden unterschiedliche Arten von Messgeräten miteinander kombiniert, so können die einzelnen Messwerte der unterschiedlichen Messgeräte je nach Genauigkeit unterschiedlich gewichtet kombiniert werden, um in unterschiedlichen Situationen immer eine optimale Messgenauigkeit zu erhalten. Allerdings muss dafür die situationsabhängige Messgenauigkeit der einzelnen Messgeräte bekannt sein. Messfehler durch Drehzahlmesser können durch Schlupf bei Beschleunigungs- und Bremsmanövern auftreten. Auch Doppler-Radargeräte können ungenaue Messwerte liefern, wenn Tunnel oder andere geschlossene Strukturen durchfahren werden. Dabei entstehen Geschwindigkeits-Offsetwerte. Satellitennavigationssysteme können aufgrund einer Abschattung der Satelliten oder einer ungünstigen Positionierung der Satelliten ebenfalls ungenau sein.
Grobe Abweichungen, sogenannte Ausreißer, d.h. stark abweichende Werte aufgrund von Rauscheffekten oder plötzlich auftretende Fehler, die zu scharfen Änderungen der Messwerte führen, können mit Hilfe der Berechnung des Mahalanobis-Abstands als Metrik ermittelt werden. Solche Fehlmessungen können dann verworfen werden. Allerdings gibt es Situationen, in denen Messwerte nur langsam divergieren, wie zum Beispiel bei Schlupf. In einem solchen Fall kann es passieren, dass gerade die Messergebnisse, die nicht durch das Schlupfverhalten beeinträchtigt sind, als fehlerhaft verworfen werden und die fehlerhaften Messungen beibehalten werden.
Beschleunigungsvorgänge können durch inertiale Messeinheiten detektiert werden und mit Abweichungen durch Schlupf in Verbindung gebracht werden. Allerdings können durch solche Messeinheiten keine konstanten Geschwindigkeitsabweichungen, wie sie bei Radarmessungen auftreten, detektiert werden. Um trotzdem Geschwindigkeitsmessungen durchführen zu können, müssen oft große Fehlertoleranzen angenommen werden, die auch dann gelten, wenn die Sensorik gerade sehr zuverlässige Messwerte erzeugt. Auf diese Weise kommt es bei Fahrzeugen zu deutlich erhöhten Angaben der Geschwindigkeit. Bei Zügen führt dies häufig zu verspätetem Eintreffen an Zielbahnhöfen.
Es besteht also die Aufgabe, ein Verfahren und eine Einrichtung zu entwickeln, um kombinierte Messungen einer Messgröße, beispielsweise der Geschwindigkeit eines Zuges, mit unterschiedlichen Sensoren, präziser zu gestalten.
Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren zum Abschätzen der Messgenauigkeit unterschiedlicher Sensoren für dieselbe Messgröße gemäß Patentanspruch 1, ein Messverfahren gemäß Patentanspruch 6, eine Abschätzeinrichtung gemäß Patentanspruch 8, eine Messeinrichtung gemäß Patentanspruch 9 und ein Schienenfahrzeug gemäß Patentanspruch 10 gelöst.
Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zum Abschätzen der Messgenauigkeit unterschiedlicher Sensoren für dieselbe Messgröße werden Messwerte m_i derselben Messgröße, welche durch unterschiedliche Sensoren erfasst wurden, empfangen. Ein Messwert m_i soll in diesem Zusammenhang nicht nur den im engeren Sinn als Messwert verstandenen Mittelwert µ_i einer zugeordneten statistischen Normalverteilung n_i, sondern auch die statistische Normalverteilung n_i sowie eine der statistischen Normalverteilung n_i zugeordnete Standardabweichung б_i umfassen. Als Basis der erfassten Messwerte m_i der unterschiedlichen Sensoren sowie der erwähnten statistischen Normalverteilung n_i der Messwerte m_i wird eine Konsens-Matrix CM durch Anwenden eines z-Tests mit einem vorbestimmten Signifikanzwert p ermittelt. Als Konsens soll in diesem Zusammenhang eine statistische Übereinstimmung verstanden werden, die einen vorbestimmten Signifikanzwert p erreicht oder überschreitet. Der Konsens wird mit Hilfe des genannten z-Tests ermittelt. Als z-Test soll in diesem Zusammenhang ein Gauß-Test verstanden werden. Bei dem z-Test wird ein z-Wert z_test mit einem Referenzwert z_des verglichen.
Der Referenzwert z_des ergibt sich aus der Formel: $z_{d e s} = i n v n o r m (\frac{p}{2}) .$
Der Referenzwert z_des kann als eine Art Testschwellenwert angesehen werden, der für ein positives Ergebnis des z-Tests erreicht werden muss. Als inverse Norm „invnorm“ ist hier die Umkehrfunktion der kumulativen Verteilungsfunktion einer Normalverteilung n_i gemeint.
Der eigentliche Testwert z_test ergibt sich zu: $z_{t e s t} = \frac{- | μ_{i} - μ_{j} |}{\sqrt{б_{i}^{2} +} б_{j}^{2}} .$
Dabei sind µ_i, µ_j die im engeren Sinn als Messwerte zu verstehenden Mittelwerte der Messungen zweier unterschiedlicher Sensoren und б_i, б_j die jeweiligen Standardabweichungen der den jeweiligen Messungen m_i, m_j zugeordneten Normalverteilungen n_i, n_j. Wird ein positives Ergebnis eines z-Tests zwischen zwei Messwerten µ_i, µ_j erreicht, so erfolgt ein Eintrag in der Konsens-Matrix mit einem Wert „1“. Ergibt ein z-Test ein negatives Ergebnis, so erhält die entsprechende Matrix-Komponente CM_ij der Konsens-Matrix CM den Wert „0“. Insgesamt sind also jedem Messwert m_i für i = 1 ...n, n Einträge in der Konsens-Matrix CM zugeordnet.
Dann erfolgt ein Reskalieren der statistischen Normalverteilungen n_i derjenigen Messwerte m_i, welche den geringsten Konsens, d.h. die meisten Eintragungen in der Konsens-Matrix CM mit dem Wert 0 aufweisen, mit dem kleinsten Skalierungswert, mit dem mindestens einer dieser Messwerte m_i einen erhöhten Konsens aufweist. Mit einer Skalierung bzw. Reskalierung der Normalverteilungen n_i ist gemeint, dass die Breite der Normalverteilungen erhöht wird, d.h., die Varianz б_i ² bzw. die Standardabweichung б_i wird erhöht.
Die Standardabweichung б_i einer Verteilungskurve n_i einer Messung m_i eines Sensors kann zum Beispiel anhand der Spezifikation eines Sensors bekannt sein. Der Messwert bzw. Mittelwert µ_i der Verteilung n_i ergibt sich aus der jeweiligen Messung des betreffenden Sensors. Manchmal übermitteln Sensoren mit ihrer Messung auch eine geschätzte Unsicherheit einer Messung. Beispielsweise kann bei einem Satellitennavigationssystem die Genauigkeit auf Basis der Zahl und der Position der aktuell sichtbaren Satelliten ermittelt und dem Benutzer angegeben werden.
Die beiden letzten Schritte werden wiederholt, bis ein gewünschtes Konsens-Niveau erreicht ist. Bevorzugt wird als gewünschtes Konsens-Niveau ein maximaler Konsens angestrebt. D.h., alle Messungen m_i erfüllen mit allen Messungen m_j die Konsensbedingung z_test >= z_des •
Vorteilhaft wird bei dem erfindungsgemäßen Verfahren der z-Test als eine Art Stop-Bedingung genutzt. Auf diese Weise können sowohl Ausreißer als auch unsichere Daten von mehreren Sensoren herausgefiltert werden, wobei die Unsicherheit der Daten entsprechend erhöht wird. Dadurch wird erreicht, dass das Ergebnis einer Fusion von unsicheren Sensorwerten eine bessere Zuverlässigkeit aufweist und eine zu hoch eingeschätzte Zuverlässigkeit der Messwerte m_i bei den genannten Anomalien vermieden wird, aber trotzdem bei normalen Bedingungen eine hohe Zuverlässigkeit der Messwerte m_i beibehalten wird.
Bei dem erfindungsgemäßen Messverfahren zum Ermitteln eines kombinierten Messwertes m einer Messgröße auf Basis von Messwerten m_i von einer Mehrzahl von unterschiedlichen Sensoren werden Messwerte m_i derselben Messgröße durch unterschiedliche Sensoren sensoriell erfasst. Weiterhin wird das erfindungsgemäße Verfahren zum Abschätzen der Messgenauigkeit unterschiedlicher Sensoren für dieselbe Messgröße auf die erfassten Messwerte m_i angewendet. Schließlich wird ein kombinierter Messwert m der Messgröße durch gewichtetes Kombinieren der erfassten Messwerte m_i ermittelt, wobei die Gewichtung in Abhängigkeit von der den jeweiligen Messwerten m_i zugeordneten Normalverteilungen n_i erfolgt.
Aufgrund der durch das erfindungsgemäße Verfahren zum Abschätzen der Messgenauigkeit unterschiedlicher Sensoren für dieselbe Messgröße präziser eingeschätzten Zuverlässigkeit der Messwerte m_i der unterschiedlichen Sensoren kann auch die Fusion der Messwerte mit erhöhter Zuverlässigkeit erfolgen, wobei zuverlässigere Einzelwerte stärker gewichtet werden als unzuverlässigere Messwerte.
Die erfindungsgemäße Abschätzeinrichtung weist eine Schnittstelle zum Empfangen einer Mehrzahl von Messwerten m_i derselben Messgröße, welche von unterschiedlichen Sensoreinheiten erfasst wurden, auf. Teil der erfindungsgemäßen Abschätzeinrichtung ist auch eine Konsens-Ermittlungseinheit zum Ermitteln einer Konsens-Matrix CM durch Anwenden eines z-Tests mit einem vorbestimmten Signifikanzwert p auf Basis der erfassten Messwerte m_i sowie einer angenommenen statistischen Normalverteilung der Messwerte und zum Prüfen, ob ein gewünschtes Konsens-Niveau erreicht ist. Die erfindungsgemäße Abschätzeinrichtung umfasst auch eine Skalenwertermittlungseinheit zum Ermitteln von Skalierungswerten der statistischen Normalverteilungen n_i der Messwerte m_i, welche den geringsten Konsens aufweisen, mit denen die Messwerte m_i jeweils einen erhöhten Konsens aufweisen. Weiterhin ist Teil der Abschätzeinrichtung auch eine Reskalierungseinheit zum Reskalieren der statistischen Normalverteilungen n_i der Messwerte m_i, welche den geringsten Konsens aufweisen, mit dem kleinsten ermittelten Skalierungswert, mit dem mindestens einer dieser Messwerte m_i einen erhöhten Konsens aufweist. Die erfindungsgemäße Abschätzeinrichtung teilt die Vorteile des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Abschätzen der Messgenauigkeit unterschiedlicher Sensoren für dieselbe Messgröße.
Die erfindungsgemäße Messeinrichtung weist eine Mehrzahl von Sensoreinheiten unterschiedlicher Art zum sensoriellen Erfassen von Messwerten m_i derselben Messgröße auf. Außerdem umfasst die erfindungsgemäße Messeinrichtung eine erfindungsgemäße Abschätzeinrichtung zum Ermitteln von Normalverteilungen n_i für die erfassten Messwerte m_i entsprechend einem vorbestimmten Konsens-Niveau. Überdies ist Teil der erfindungsgemäßen Messeinrichtung eine Fusionseinheit zum Ermitteln eines gemeinsamen bzw. kombinierten Messwertes m der Messgröße durch gewichtetes Kombinieren der erfassten Messwerte, wobei die Gewichtung in Abhängigkeit von den den jeweiligen Messwerten m_i zugeordneten Normalverteilungen n_i erfolgt. Die erfindungsgemäße Messeinrichtung teilt die Vorteile des erfindungsgemäßen Messverfahrens.
Das erfindungsgemäße Schienenfahrzeug weist die erfindungsgemäße Abschätzeinrichtung auf. Das erfindungsgemäße Schienenfahrzeug teilt die Vorteile der erfindungsgemäßen Abschätzeinrichtung.
Teile der erfindungsgemäßen Abschätzeinrichtung können zum überwiegenden Teil in Form von Softwarekomponenten ausgebildet sein. Dies betrifft insbesondere Teile der Konsens-Ermittlungseinheit, der Skalenwertermittlungseinheit und der Reskalierungseinheit. Grundsätzlich können diese Komponenten aber auch zum Teil, insbesondere wenn es um besonders schnelle Berechnungen geht, in Form von softwareunterstützter Hardware, beispielsweise FPGAs oder dergleichen, realisiert sein. Ebenso können die benötigten Schnittstellen, beispielsweise wenn es nur um eine Übernahme von Daten aus anderen Softwarekomponenten geht, als Softwareschnittstellen ausgebildet sein. Sie können aber auch als hardwaremäßig aufgebaute Schnittstellen ausgebildet sein, die durch geeignete Software angesteuert werden.
Eine zumindest teilweise softwaremäßige Realisierung hat den Vorteil, dass auch schon bisher in einem Messgerät bzw. einer Messeinrichtung genutzte Rechnersysteme auf einfache Weise durch ein Software-Update nachgerüstet werden können, um auf die erfindungsgemäße Weise zu arbeiten. Insofern wird die Aufgabe auch durch ein entsprechendes Computerprogrammprodukt mit einem Computerprogramm gelöst, welches direkt in eine Speichereinrichtung eines solchen Rechnersystems ladbar ist, mit Programmabschnitten, um alle Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Abschätzen der Messgenauigkeit unterschiedlicher Sensoren für dieselbe Messgröße auszuführen, wenn das Computerprogramm in einem Rechnersystem ausgeführt wird.
Ein solches Computerprogrammprodukt kann neben dem Computerprogramm gegebenenfalls zusätzliche Bestandteile, wie z.B. eine Dokumentation und/oder zusätzliche Komponenten, auch Hardware-Komponenten, wie z.B. Hardware-Schlüssel (Dongles etc.) zur Nutzung der Software, umfassen
Zum Transport zur Speichereinrichtung des Rechnersystems und/oder zur Speicherung an dem Rechnersystem kann ein computerlesbares Medium, beispielsweise ein Memorystick, eine Festplatte oder ein sonstiger transportabler oder fest eingebauter Datenträger dienen, auf welchem die von einer Rechnereinheit einlesbaren und ausführbaren Programmabschnitte des Computerprogramms gespeichert sind. Die Rechnereinheit kann z.B. hierzu einen oder mehrere zusammenarbeitende Mikroprozessoren oder dergleichen aufweisen.
Die abhängigen Ansprüche sowie die nachfolgende Beschreibung enthalten jeweils besonders vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen der Erfindung. Dabei können insbesondere die Ansprüche einer Anspruchskategorie auch analog zu den abhängigen Ansprüchen einer anderen Anspruchskategorie und deren Beschreibungsteilen weitergebildet sein. Zudem können im Rahmen der Erfindung auch die verschiedenen Merkmale unterschiedlicher Ausführungsbeispiele und Ansprüche auch zu neuen Ausführungsbeispielen kombiniert werden.
In einer bevorzugten Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Abschätzen der Messgenauigkeit unterschiedlicher Sensoren für dieselbe Messgröße werden eine Mehrzahl von Kandidatenskalenwerten sc, mit denen jeweils ein Messwert m_i einen erhöhten Konsens aufweist, berechnet. Von diesen Kandidatenskalenwerten wird dann der kleineste Skalierungswert sc_min für die Reskalierung ausgewählt wird. Vorteilhaft wird eine kleinschrittige Skalierung erreicht, wobei einzelne Messwerte m_i bzw. deren Normalverteilungen n_i immer nur so weit skaliert werden wie nötig. Auf diese Weise wird eine maximale Genauigkeit bzw. eine minimale Messtoleranz erreicht.
In einer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Abschätzen der Messgenauigkeit unterschiedlicher Sensoren für dieselbe Messgröße werden die Kandidatenskalierungswerte sc für den Fall, dass die für die Berechnung der Kandidatenskalierungswerte verwendeten Vergleichswerte m_j nicht zu den Messwerten m_i gehören, die den niedrigsten Konsens aufweisen, nach folgender Formel berechnet: $S C = \sqrt{\frac{{(\frac{μ_{i} - μ_{j}}{z_{d e s}})}^{2} - б_{j}^{2}}{б_{j}^{2}}} .$
Dabei stellt µ_i die zu prüfenden Mittelwerte der Messwerte m_i, µ_j die Mittelwerte von Vergleichswerten m_j, welche ebenfalls aus den Messwerten entnommen wurden, z_des den gewünschten z-Wert, б_i die Standardabweichung der Verteilung des zu prüfenden Messwerts m_i und б_j die Standardabweichung der Verteilung des Vergleichswerts m_j dar.
In einer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Abschätzen der Messgenauigkeit unterschiedlicher Sensoren für dieselbe Messgröße werden die Kandidatenskalierungswerte sc für den Fall, dass die Vergleichswerte m_j ebenfalls zu den Messwerten gehören, die den niedrigsten Konsens aufweisen, nach folgender Formel berechnet: $S C = \sqrt{\frac{{(\frac{μ_{i} - μ_{j}}{z_{d e s}})}^{2}}{б_{i}^{2} + б_{j}^{2}}} .$
In der Formel (4) kann der Skalierungswert kleiner ausfallen als bei der Formel (3), da hier beide Vergleichswerte bzw. deren Normalverteilungen n_i, n_j skaliert werden.
Die Erfindung wird im Folgenden unter Hinweis auf die beigefügten Figuren anhand von Ausführungsbeispielen noch einmal näher erläutert. Es zeigen:

1 ein Flussdiagramm, welches ein Verfahren zum Abschätzen der Messgenauigkeit unterschiedlicher Sensoren für dieselbe Messgröße gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht,
2 ein Flussdiagramm, welches ein Messverfahren zum Ermitteln eines Messwertes m einer Messgröße auf Basis von Messwerten m₁, ..., m_n von einer Mehrzahl von unterschiedlichen Sensoren gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht,
3 eine schematische Darstellung einer Abschätzeinrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung,
4 eine schematische Darstellung einer Messeinrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung,
5 ein Schaubild, welches Normalverteilungen von Messwerten zeigt, die von unterschiedlichen Sensoren erfasst wurden,
6 ein Schaubild, welches die in 5 gezeigten Normalverteilungen nach einer Skalierung unter Anwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Abschätzen der Messgenauigkeit unterschiedlicher Sensoren für dieselbe Messgröße veranschaulicht,
7 ein Schaubild, welches Normalverteilungen von vier Messwerten von zwei unterschiedlichen Arten von Sensoren veranschaulicht,
8 ein Schaubild, welches die in 7 gezeigten Normalverteilungen nach einer Skalierung unter Anwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Abschätzen der Messgenauigkeit unterschiedlicher Sensoren für dieselbe Messgröße veranschaulicht,
9 ein Schaubild, dass drei Normalverteilungen n₁, n₂, n₃ von Messwerten zeigt, die nicht miteinander im Konsens sind,
10 ein Schaubild, dass die in 9 gezeigten Normalverteilungen n₁, n₂, n₃ im skalierten Zustand zeigt, nach Anwendung der erfindungsgemäßen Vorgehensweise,
11 ein Schaubild, dass die in 9 gezeigten Normalverteilungen n₁, n₂, n₃ nach Anwendung einer alternativen Vorgehensweise veranschaulicht.

In 1 ist ein Flussdiagramm 100 gezeigt, welches ein Verfahren zum Abschätzen der Messgenauigkeit unterschiedlicher Sensoren für dieselbe Messgröße gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht. Bei dem Schritt 1.1 werden zunächst Messwerte m₁ , ..., m_n derselben Messgröße, welche durch unterschiedliche Sensoren erfasst wurden, empfangen. Die Messwerte m₁ , ..., m_n umfassen Mittelwerte µ₁, ..., µ_n, denen jeweils Wahrscheinlichkeitsverteilungen n₁ , ..., n_n und jeweils Standardabweichungen б₁, ..., б_n zugeordnet sind.
Bei dem Schritt 1.II wird ein z-Test durchgeführt, um zu ermitteln, ob die einem Sensor zugeordnete Wahrscheinlichkeitsverteilung der Messwerte skaliert werden muss. Bei diesem Test werden einzelne Messungen bzw. deren zugeordnete Wahrscheinlichkeitsverteilungen mit allen anderen Messungen verglichen. Falls ein solcher Test zwischen zwei Messungen positiv ausfällt, so wird dies als Nachweis gedeutet, dass die beiden Messungen ausreichend miteinander übereinstimmen, d.h. im Konsens miteinander sind. Für den z-Test wird vorab ein gewünschter Signifikanzwert p festgelegt. Aus diesem Signifikanzwert ergibt sich nach der Formel (1) ein Testschwellenwert z_des, der für ein positives Ergebnis des z-Tests erreicht werden muss. Der eigentliche Testwert z_test ergibt sich aus Formel (2).
Falls also z_test < z_des, dann ist der Test negativ ausgefallen und die beiden Sensormessungen sind für den vorbestimmten Signifikanzwert p nicht im Konsens bzw. die beiden Messungen stimmen nicht ausreichend überein. In diesem Fall wird einem solchen Test in einer Konsens-Matrix CM der Wert 0 zugeordnet d.h. CM_ij = 0 (für 0 < i, j <= n). Fällt der z-Test dagegen positiv aus, so wird dem Test in der Konsens-Matrix CM der Wert 1 zugeordnet. Die Konsens-Matrix weist insgesamt n*n Einträge auf. Es wird also bei dem Schritt 1.II eine Konsens-Matrix CM durch Anwenden eines z-Tests mit einem vorbestimmten Signifikanzwert p auf Basis der erfassten Messwerte m₁ , ..., m_n bzw. der diesen zugeordneten Mittelwerte µ₁, ..., µ_n sowie einer angenommenen statistischen Normalverteilung der Messwerte vorgenommen.
Bei dem Schritt 1.III wird dann geprüft, ob ein Eintrag der Konsens-Matrix den Wert 0 aufweist. Haben alle Einträge der Konsens-Matrix den Wert 1, was in 1 mit „n“ gekennzeichnet ist, so wird zu dem Schritt 1.IV übergegangen und die ermittelten Messwerte m₁ , ..., m_n werden auf Basis der unskalierten, ursprünglichen Verteilungen n₁ , ..., n_n kombiniert. Weist dagegen ein Eintrag der Konsens-Matrix CM den Wert „0“ auf, was in 1 mit „n“ gekennzeichnet ist, so wird zu dem Schritt 1.V übergegangen.
Weist also mindestens ein Eintrag der Konsens-Matrix CM den Wert 0 auf, so werden bei dem Schritt 1.V diejenigen Messwerte m_i(minc), die den geringsten Konsens aufweisen, d.h., denen die meisten Matrix-Einträge mit dem Wert 0 zugeordnet sind, als zu skalierende Messwerte festgelegt.
Anschließend wird bei dem Schritt 1.VI der kleinste Skalierungswert sc_min ermittelt, mit dem eine einem dieser Messwerte m_i(minc) zugeordnete Normalverteilung n_i(minc) skaliert werden muss, um mindestens einen Eintrag der Konsens-Matrix CM von 0 auf 1 zu erhöhen.
Weiterhin werden bei dem Schritt 1.VII die Normalverteilungen n_i aller Messwerte m_i (minc), die bisher den geringsten Konsens aufweisen, mit dem kleinsten Skalierungswert sc_min skaliert. Es erfolgt also ein Reskalieren der statistischen Normalverteilungen n_i der Messwerte m_i , welche den geringsten Konsens aufweisen, mit dem kleinsten Skalierungswert sc_min, mit dem mindestens einer dieser Messwerte m_i einen erhöhten Konsens aufweist.
Auf Basis der reskalierten Messwerte bzw. deren zugeordneten Normalverteilungen wird bei dem Schritt 1.VIII ein neuer Satz von Messwerten m₁ , ..., m_n , gebildet, wobei den Messwerten m_i skalierte Normalverteilungen n_i und entsprechend geänderte Standardabweichungen б_i zugeordnet sind. Auf Basis des neuen Satzes von Messwerten m₁ , ..., m_n wird weiterhin bei dem Schritt 1.VIII eine neue Konsens-Matrix CM erzeugt, welche nun mindestens einen Eintrag mehr mit dem Wert 1 aufweist als die vorher berechnete Konsens-Matrix. Anschließend wird zu dem Schritt 1.III zurückgekehrt und dort wird geprüft, ob noch ein Eintrag CM_ij der aktuellen Konsens-Matrix CM den Wert 0 aufweist. Ist das der Fall, was in 1 mit „j“ gekennzeichnet ist. so wird zu dem Schritt 1.V übergegangen, andernfalls wird zu dem Schritt 1.IV übergegangen, bei dem das Verfahren beendet wird. Am Ende des Verfahrens befinden sich alle Messwerte m₁ , ..., m_n in ausreichender statistischer Übereinstimmung miteinander.
In 2 ist ein Flussdiagramm 200 gezeigt, welches ein Messverfahren zum Ermitteln eines kombinierten Messwertes m einer Messgröße auf Basis von Messwerten m₁ , ..., m_n von einer Mehrzahl von unterschiedlichen Sensoren gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht. Bei dem Schritt 2.1 werden zunächst Messwerte m₁ , ..., m_n derselben Messgröße durch unterschiedliche Sensoren erfasst. Anschließend wird das erfindungsgemäße Verfahren zum Abschätzen der Messgenauigkeit unterschiedlicher Sensoren für dieselbe Messgröße auf die erfassten Messwerte angewendet. Schließlich wird bei dem Schritt 2.III ein kombinierter Messwert m der Messgröße durch gewichtetes Kombinieren der erfassten Messwerte m₁ , ..., m_n ermittelt. Dabei erfolgt die Gewichtung der einzelnen erfassten Messwerte m₁ , ..., m_n bzw. der diesen zugeordneten Mittelwerte in Abhängigkeit von den den jeweiligen Messwerten m₁ , ..., m_n zugeordneten Normalverteilungen n1, ..., n_n .
In 3 ist eine Abschätzeinrichtung 30 gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung schematisch dargestellt. Die Abschätzeinrichtung 30 umfasst eine Eingangsschnittstelle 31. Die Eingangsschnittstelle 31 empfängt eine Mehrzahl von Messwerten m₁ , ..., m_n derselben Messgröße, welche von unterschiedlichen Sensoreinheiten erfasst wurden. Die Messwerte m₁ , ..., m_n werden an eine Konsens-Ermittlungseinheit 32, die ebenfalls Teil der Abschätzeinrichtung 32 ist, übermittelt. Die Konsens-Ermittlungseinheit 32 ermittelt auf Basis der erfassten Messwerte bzw. der diesen zugeordneten Daten, wie zum Beispiel der Mittelwerte µ₁, ..., µ_n und der Standardabweichungen б₁, ..., б_n, eine Konsens-Matrix CM. Die Werte CM_ij der Konsens-Matrix CM werden durch Anwenden eines z-Tests mit einem vorbestimmten Signifikanzwert p auf die den erfassten Messwerten m₁ , ..., m_n zugeordneten statistischen Größen µ₁, ..., µ_n, б₁, ..., б_n ermittelt.
Die Konsens-Matrix CM sowie die erfassten Messwerte m₁ , ..., m_n werden an eine Skalenwertermittlungseinheit 33 übermittelt. Die Skalenwertermittlungseinheit 33 ermittelt Skalierungswerte sc_i der statistischen Normalverteilungen derjenigen Messwerte m_i , welche den geringsten Konsens aufweisen. Die Skalierungswerte sc_i werden derart gewählt, dass die Messwerte m_i mit der gewählten bzw. berechneten Skalierung jeweils einen erhöhten Konsens aufweisen. Die Messwerte m_i sowie die Skalierungswerte sc_i werden dann an eine Reskalierungseinheit 34 übermittelt. Die Reskalierungseinheit 34 reskaliert die statistischen Normalverteilungen der Messwerte m_i , welche den geringsten Konsens aufweisen, mit dem kleinsten ermittelten Skalierungswert sc_min, mit dem mindestens einer dieser Messwerte einen erhöhten Konsens aufweist. Die reskalierten Messwerte m_i werden dann an die Konsens-Ermittlungseinheit 32 übermittelt, welche die Konsens-Matrix CM neu berechnet. Für den Fall, dass nun alle Einträge der Konsens-Matrix CM den Wert 1 aufweisen, werden die aktuellen zumindest teilweise reskalierten Messwerte m₁ , ..., m_n an eine Ausgangsschnittstelle 35 übermittelt und von dort aus ausgegeben. Falls, die neu berechnete Konsens-Matrix CM noch Einträge aufweist, die den Wert 0 aufweisen, so erfolgt eine erneute Bearbeitung der Messwerte m₁ , ..., m_n bzw. der diesen zugeordneten Normalverteilungen n₁ , ..., n_n durch die beschriebenen Einheiten 33, 34.
In 4 ist eine Messeinrichtung 40 gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung schematisch dargestellt. Die Messeinrichtung 40 weist eine Mehrzahl von Sensoreinheiten 41, 42, 43 unterschiedlicher Art zum sensoriellen Erfassen von Messwerten m₁ , ..., m_n derselben Messgröße auf. Die Messeinrichtung 40 weist auch eine erfindungsgemäße Abschätzeinrichtung 30 auf, wie sie in 3 veranschaulicht ist. Die Abschätzeinrichtung empfängt die erfassten Messwerte m₁ , ..., m_n und bearbeitet diese in der im Zusammenhang mit 1 und 3 beschriebenen Weise. Insbesondere werden den Messwerten zugeordnete Normalverteilungen für den Fall eines mangelnden Konsenses reskaliert. Die überarbeiteten Messwerte m₁ , ..., m_n werden dann an eine Fusionseinheit 44 übermittelt. Die Fusionseinheit 44 ermittelt einen gemeinsamen Messwert m der Messgröße durch gewichtetes Kombinieren der erfassten und gegebenenfalls reskalierten Messwerte m₁ , ..., m_n , wobei die Gewichtung in Abhängigkeit von der den jeweiligen Messwerten m₁ , ..., m_n zugeordneten Normalverteilung erfolgt. Das Messergebnis m wird dann über eine Ausgangsschnittstelle 45 an andere Einheiten, wie zum Beispiel eine Steuerungseinheit oder eine Anzeigeeinheit, ausgegeben.
In 5 ist ein Schaubild gezeigt, welches Normalverteilungen n₁ , n₂ , n₃ , n₄ von Messwerten m₁ , m₂ , m₃ , m₄ zeigt, die von unterschiedlichen Sensoren erfasst wurden, veranschaulicht. Es sind Wahrscheinlichkeitsdichtewerte n über Messwerte m aufgetragen. Als Signifikanzwert wird ein Wert p = 0,2 zugrunde gelegt. Während die zweite bis vierte Normalverteilung n₂ , n₃ , n₄ miteinander ausreichend übereinstimmen, liegt die erste Normalverteilung n₁ weiter entfernt von den anderen Verteilungen und damit nicht im Konsens mit diesen. Die erste Normalverteilung n₁ liegt also am wenigsten, nämlich mit keiner der anderen Verteilung im Konsens, während die anderen Verteilungen n₂ , n₃ , n₄ jeweils mit zwei anderen Verteilungen im Konsens sind.
Unter Anwendung des im Zusammenhang mit 1 beschriebenen Verfahrens muss also zunächst nur die erste Normalverteilung n₁ skaliert werden, bis sie im Konsens mit der zweiten und der dritten Normalverteilung n₂ , n₃ ist. In diesem Zustand befinden sich die zweite und die dritte Normalverteilung n₂ , n₃ mit allen anderen Normalverteilungen im Konsens und die erste und die vierte Normalverteilung n₁ , n₄ sind jeweils mit zwei Normalverteilungen im Konsens. Mithin erfolgt nun eine Skalierung der ersten und der vierten Normalverteilung n₁ , n₄ , bis diese beiden Verteilungen miteinander im Konsens sind.
Nun ist das in 6 veranschaulichte Stadium erreicht, bei dem alle vier Normalverteilungen n₁ , n₂ , n₃ , n₄ miteinander im Konsens sind. Bei einer Fusion der zugehörigen Messwerte würde der zweite und der dritte Messwert m₂ , m₃ bzw. die diesen zugeordneten Mittelwerte am stärksten gewichtet und der erste Messwert m₁ bzw. der diesem zugeordnete Mittelwert am wenigsten gewichtet.
In 7 und 8 ist ein Beispiel veranschaulicht, in dem für vier unterschiedliche Messwerte zwei Gruppen von einander relativ ähnlichen Sensoren zur Messung der Messwerte genutzt wurden. Die jeweiligen Normalverteilungen der Messwerte derselben Gruppe sind daher miteinander im Konsens. Dagegen weichen Messwerte unterschiedlicher Gruppen stark voneinander ab und befinden sich nicht im Konsens. Würde man nun in herkömmlicher Weise die Mahalanobis-Distanz berechnen, so würde man vermutlich ein Paar von Messungen verwerfen, was eigentlich nicht gerechtfertigt ist, da beide Gruppen von Messungen gleichrangig sind.
In 7 ist zu erkennen, dass die Normalverteilungen n₁ , n₂ der Messungen m₁ , m₂ der ersten Gruppe miteinander im Konsens sind und die Normalverteilungen n₃ , n₄ der Messungen m₃ , m₄ der zweiten Gruppe miteinander im Konsens sind. Dagegen sind Messungen unterschiedlicher Gruppen nicht miteinander im Konsens. Zunächst werden daher alle Normalverteilungen skaliert, bis die zweite und die dritte Normalverteilung n₂ , n₃ miteinander im Konsens sind. Anschließend werden nur noch die erste und die vierte Normalverteilung n₁ , n₄ weiterskaliert, bis auch diese beiden Verteilungen im Konsens sind. Das Ergebnis der Skalierungen ist in 8 zu erkennen. Aufgrund der Symmetrie der Verteilungen in 8 liegt nun ein kombinierter Mittelwert genau in der Mitte zwischen den aktuellen sowie auch den ursprünglichen Verteilungen. Eine Verschiebung aus der Mitte, wie bei einer Verwendung der Mahalanobis-Distanz, erfolgt hier nicht.
In 9 bis 11 wird veranschaulicht, warum die Vorgehensweise, die zu skalierenden Messwerte m_i mit demselben Wert sc_min zu skalieren, welcher derart gewählt ist, dass mindestens eine der Messungen m_i einen erhöhten Konsens erhält, so effektiv ist.
In 9 ist eine Situation zu erkennen, in der alle drei Normalverteilungen n₁ , n₂ , n₃ nicht miteinander im Konsens sind. Zunächst werden alle drei Normalverteilungen skaliert, bis die zweite n₂ mit der dritten Normalverteilung n₃ im Konsens ist. Danach wird zunächst nur noch die erste Normalverteilung n₁ skaliert, bis sie im Konsens mit der zweiten Normalverteilung n₂ ist. Nun werden die erste und die dritte Normalverteilung n₁ , n₃ skaliert, bis diese miteinander im Konsens sind.
Das Ergebnis der Skalierungen ist in 10 zu erkennen. Während die zweite Normalverteilung n₂ nur wenig skaliert wurde, wurde die dritte Normalverteilung n₃ etwas mehr und am meisten die erste Normalverteilung n₁ skaliert. Mithin wird der zweite Messwert m₂ bei der Fusion der Messwerte m₁ , m₂ , m₃ am stärksten gewichtet, der dritte Messwert m₃ am zweistärksten und der erste Messwert m₁ am schwächsten gewichtet, wie es auch anhand der 9 zu erwarten wäre.
11 zeigt die skalierten Verteilungen n₁ , n₂ , n₃ für den Fall, dass alle zu skalierenden Verteilungen in einem Schritt derart skaliert würden, dass sie alle im Konsens sind. Wie in 11 zu erkennen, sind die erste und die dritte Verteilung n₁ , n₃ gleich stark skaliert und die zweite Verteilung n₂ ist stärker skaliert als bei der erfindungsgemäßen Vorgehensweise. In diesem Fall würden also der erste Messwert m₁ und der dritte Messwert m₃ gleich stark gewichtet werden und der zweite Messwert m₂ schwächer als bei dem in 10 gezeigten Verfahren. Mithin würde das Ergebnis in 11 nicht den Umstand wiederspiegeln, dass sich der zweite Messwert m₂ näher beim dritten Messwert m₃ als beim ersten Messwert m₁ befindet.
Es wird abschließend noch einmal darauf hingewiesen, dass es sich bei den vorbeschriebenen Verfahren und Vorrichtungen lediglich um bevorzugte Ausführungsbeispiele der Erfindung handelt und dass die Erfindung vom Fachmann variiert werden kann, ohne den Bereich der Erfindung zu verlassen, soweit er durch die Ansprüche vorgegeben ist. Es wird der Vollständigkeit halber auch darauf hingewiesen, dass die Verwendung der unbestimmten Artikel „ein“ bzw. „eine“ nicht ausschließt, dass die betreffenden Merkmale auch mehrfach vorhanden sein können. Ebenso schließt der Begriff „Einheit“ nicht aus, dass diese aus mehreren Komponenten besteht, die gegebenenfalls auch räumlich verteilt sein können.

Claims

Verfahren zum Abschätzen der Messgenauigkeit unterschiedlicher Sensoren für dieselbe Messgröße, aufweisend die Schritte: - Empfangen von Messwerten (m₁, ..., m_n) derselben Messgröße, welche durch unterschiedliche Sensoren (41, 42, 43) erfasst wurden, - Ermitteln einer Konsens-Matrix (CM) durch Anwenden eines z-Tests mit einem vorbestimmten Signifikanzwert (P) auf Basis der erfassten Messwerte (m₁, ..., m_n) sowie einer angenommenen statistischen Normalverteilung (n₁, ..., n_n) der Messwerte, - Reskalieren der statistischen Normalverteilungen (n_i) der Messwerte (m_i(minc)), welche den geringsten Konsens aufweisen, mit dem kleinsten Skalierungswert (sc_min), mit dem mindestens einer dieser Messwerte (m_i(minc)) einen erhöhten Konsens aufweist, - Wiederholen der beiden letzten Schritte, bis ein gewünschtes Konsens-Niveau erreicht ist.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die beiden letzten Schritte wiederholt werden, bis die Konsens-Matrix (CM) vollständigen Konsens aufweist.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei eine Mehrzahl von Kandidatenskalenwerten (sc), mit denen jeweils ein Messwert (m_i(_minc)) einen erhöhten Konsens aufweist, berechnet werden, von denen der kleinste Skalierungswert (sc_min) für die Reskalierung ausgewählt wird.
Verfahren nach einem Anspruch 3, wobei die Kandidatenskalierungswerte (sc) für den Fall, dass die für die Berechnung der Kandidatenskalierungswerte (sc) verwendeten Vergleichswerte (m_j) nicht zu den Messwerten (m_i(_minc)) gehören, die den niedrigsten Konsens aufweisen, nach folgender Formel berechnet werden: $S C = \frac{{(\frac{μ_{i} - μ_{j}}{z_{d e s}})}^{2} - б_{j}^{2}}{б_{j}^{2}},$
wobei µ_i Mittelwerte der zu prüfenden Messwerte, µ_j Mittelwerte der Vergleichswerte m_j, welche ebenfalls aus den Messwerten entnommen werden, z_des den gewünschten z_Wert, б_i die Standardabweichung der Verteilung n_i des zu prüfenden Messwerts m_i und б_j die Standardabweichung der Verteilung n_j des Vergleichswerts m_j darstellen.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei die Kandidatenskalierungswerte (sc) für den Fall, dass die für die Berechnung der Kandidatenskalierungswerte (sc) verwendeten Vergleichswerte m_j ebenfalls zu den Messwerten gehören, die den niedrigsten Konsens aufweisen, nach folgender Formel berechnet werden: $S C = \sqrt{\frac{{(\frac{μ_{i} - μ_{j}}{z_{d e s}})}^{2}}{б_{i}^{2} + б_{j}^{2}}},$
wobei µ_i Mittelwerte der zu prüfenden Messwerte, µ_j Mittelwerte der Vergleichswerte m_j, welche ebenfalls aus den Messwerten entnommen werden, z_des den gewünschten z_Wert, б_i die Standardabweichung der Verteilung des zu prüfenden Messwerts m_i und б_j die Standardabweichung der Verteilung des Vergleichswerts m_j darstellen.
Messverfahren zum Ermitteln eines Messwertes (m) einer Messgröße auf Basis von Messwerten (m₁, ... , m_n) von einer Mehrzahl von unterschiedlichen Sensoren (41, 42, 43), aufweisend die Schritte: - sensorielles Erfassen von Messwerten (m₁, ..., m_n) derselben Messgröße durch unterschiedliche Sensoren (41, 42, 43), - Anwenden des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 5 auf die erfassten Messwerte (m₁, ..., m_n), - Ermitteln eines kombinierten Messwertes (m) der Messgröße durch gewichtetes Kombinieren der erfassten Messwerte (m₁, ..., m_n), wobei die Gewichtung in Abhängigkeit von den den jeweiligen Messwerten (m₁, ..., m_n) zugeordneten Normalverteilungen (n₁, ..., n_n) erfolgt.
Messverfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei die Messgröße die Geschwindigkeit eines Schienenfahrzeugs umfasst.
Abschätzeinrichtung (30), aufweisend: - eine Schnittstelle (31) zum Empfangen einer Mehrzahl von Messwerten (m₁, ..., m_n) derselben Messgröße, welche von unterschiedlichen Sensoreinheiten (41, 42, 43) erfasst wurden, - eine Konsens-Ermittlungseinheit (32) zum Ermitteln einer Konsens-Matrix (CM) durch Anwenden eines z-Tests mit einem vorbestimmten Signifikanzwert (p) auf Basis der erfassten Messwerte (m₁, ..., m_n) sowie einer angenommenen statistischen Normalverteilung (n₁, ..., n_n) der Messwerte und zum Prüfen, ob ein gewünschtes Konsens-Niveau (CM) erreicht ist, - eine Skalenwertermittlungseinheit (33) zum Ermitteln von Skalierungswerten (sc) der statistischen Normalverteilungen der Messwerte (m_i), welche den geringsten Konsens aufweisen, mit denen die Messwerte jeweils einen erhöhten Konsens aufweisen, - eine Reskalierungseinheit (34) zum Reskalieren der statistischen Normalverteilungen (n_i) der Messwerte (m_i), welche den geringsten Konsens aufweisen, mit dem kleinsten ermittelten Skalierungswert (sc_min), mit dem mindestens einer dieser Messwerte (m_i) einen erhöhten Konsens aufweist.
Messeinrichtung (40), aufweisend: - eine Mehrzahl von Sensoreinheiten (41, 42, 43) unterschiedlicher Art zum sensoriellen Erfassen von Messwerten (m₁, ..., m_n) derselben Messgröße, - eine Abschätzeinrichtung (30) nach Anspruch 8 zum Ermitteln von Normalverteilungen für die erfassten Messwerte (m₁, ..., m_n) entsprechend einem vorbestimmten Konsens-Niveau, - eine Fusionseinheit (44) zum Ermitteln eines gemeinsamen Messwertes (m) der Messgröße durch gewichtetes Kombinieren der erfassten Messwerte (m₁, ..., m_n), wobei die Gewichtung in Abhängigkeit von den den jeweiligen Messwerten (m₁, ..., m_n) zugeordneten Normalverteilungen (n₁, ..., n_n) erfolgt.
Schienenfahrzeug, aufweisend eine Abschätzeinrichtung (30) nach Anspruch 8.
Computerprogrammprodukt mit einem Computerprogramm, welches direkt in eine Speichereinheit einer Abschätzeinrichtung (30) ladbar ist, mit Programmabschnitten, um alle Schritte eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 5 auszuführen, wenn das Computerprogramm in der Abschätzeinrichtung ausgeführt wird.
Computerlesbares Medium, auf welchem von einer Rechnereinheit ausführbare Programmabschnitte gespeichert sind, um alle Schritte des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 5 auszuführen, wenn die Programmabschnitte von der Rechnereinheit ausgeführt werden.