Grundrauschanalyse: Qualität von Messsignalketten im Bauingenieurwesen

Einleitung

Die Modalanalyse stellt eine spezielle Form der dynamischen Untersuchung dar, die eine hochpräzise Behandlung analoger Signale erfordert. Im Gegensatz zur dynamischen Überwachung, deren Ziel es ist, die maximalen von der Struktur wahrgenommenen Schwingungen zu bestimmen, erfordert die Betriebsmodalanalyse (Operational Modal Analysis, OMA) eine detaillierte Analyse von Kleinsignalen, die typischerweise durch Umgebungs- bzw. Hintergrundrauschen entstehen und nicht, wie beim Modaltest, durch gezielte Belastungen. 

Die Messung solcher kleinen Signale ist oft anspruchsvoll. Ohne eine sorgfältige Dimensionierung der verschiedenen Komponenten, die in der Messkette zur Optimierung des Signal-Rausch-Verhältnisses verwendet werden, kann es leicht dazu kommen, dass die Amplituden der Schwingungssignale durch das Hintergrundrauschen mit denen des elektrischen Rauschens des Messgeräts vergleichbar sind oder sogar geringer ausfallen.

In der Messkette kommen sehr häufig Beschleunigungssensoren zum Einsatz, die Beschleunigungen in elektrische Signale umwandeln, die dann mit Datenerfassungssystemen gemessen werden können.

Die von den Beschleunigungssensoren erzeugten Signale müssen mehrstufig verstärkt und gefiltert werden. Einige Sensortypen verfügen über integrierte Schaltungen zur Signalverstärkung, während andere lediglich das direkt vom empfindlichen Element erzeugte, unverstärkte Signal liefern, dessen Verarbeitung eine spezielle Verkabelung und Elektronik erfordert. All diese Aspekte müssen bei der Konfiguration eines Messsystems sorgfältig berücksichtigt werden. Dabei ist zu beachten, dass die Datenerfassungshardware integraler Bestandteil der Signalverarbeitungskette ist. 

Eine unzureichende Signalaufbereitung oder Digitalisierung führt zwangsläufig zu Ergebnissen, die nicht dem tatsächlichen Zustand der analysierten Struktur entsprechen. In diesem Bereich des Ingenieurwesens ist es daher wichtig, mit Messgeräten zu arbeiten, die ein niedriges Grundrauschen, ein hohes Signal-Rausch-Verhältnis und eine hohe Dynamik aufweisen, um auch kleinste Amplituden präzise zu erfassen und Störungen im Signalverarbeitungspfad auf ein Minimum zu reduzieren. Es ist wichtig, zu beachten, dass Signale, deren mittlere Amplitude unterhalb des Grundrauschens liegt, nicht detailliert erfasst werden können. Daher muss die Auswahl der Hardware sorgfältig unter Berücksichtigung dieser Parameter erfolgen.

Dynamische Analysen im Bauingenieurwesen sind naturgemäß ein hervorragendes Testfeld für Datenerfassungsinstrumente, da sie eine präzise Signalverarbeitung und eine hochgenaue Synchronisation der erfassten Kanäle erfordern. Eine mangelhafte Signalverarbeitung führt häufig zu einer Überlagerung des Nutzsignals mit elektrischem Rauschen. Dies erschwert Analysen nach der Signalerfassung erheblich oder macht die Gewinnung verwertbarer Ergebnisse aus dem resultierenden Modell gar komplett unmöglich.

Dieses Szenario ist im Bauwesen sehr häufig anzutreffen, aber obwohl das Rauschen in der Analysephase ein kritischer Faktor ist, stellt es für die Datenanalyse keine annähernd so große Herausforderung dar wie eine mangelhafte Synchronisation der für die Analyse verwendeten Systeme. Die dynamische Charakterisierung eines Bauwerks hat das indirekte Ziel, den Ingenieur oder Planer eine fundierte Entscheidungsgrundlage zu bieten, sei es für notwendige Konsolidierungsmaßnahmen oder für die Beschränkung auf die Erstellung eines Berichts über den Zustand des Bauwerks. Sollten bauliche Anpassungen erforderlich sein, bestünde das Risiko, die strukturelle Integrität des Bauwerks zu gefährden, wenn fehlerhafte Modelle verwendet würden, die auf Daten ohne exakte Synchronisation basieren.

Im schlimmsten Fall wäre nicht nur die Stabilität des Bauwerks gefährdet, sondern auch die Sicherheit seiner Bewohner. Aus diesem Grund werden bevorzugt kabelgebundene Systeme eingesetzt, da sie eine mikrosekundengenaue Synchronisation gewährleisten. Drahtlose Systeme erlauben nicht nur keine Synchronisationszeiten unter einigen Millisekunden, sondern sind auch auf den Einsatz von Batterien angewiesen, deren Lebensdauer möglicherweise nicht ausreicht, wenn das System dynamische Signale erfasst und Daten kontinuierlich überträgt.

Um genau diesen Anforderungen gerecht zu werden, wurden die dynamischen IOLITE 3xMEMS-ACC-Datenerfassungsmodule von Dewesoft entwickelt. Dabei handelt es sich um All-in-One-Geräte, die mit einem Sensor und einem integrierten Messwandler in einem einzigen Gehäuse ausgestattet sind. Diese Systeme sind skalierbar und ermöglichen eine Synchronisation bis in den Mikrosekundenbereich. Sie basieren auf einer kabelgebundenen Architektur, die speziell für die Optimierung der Verkabelung bei Überwachungsanwendungen in großen Strukturen konzipiert wurde und nur ein einziges Kabel für Stromversorgung, Datenübertragung und Synchronisation benötigt.

Durch die Verkettung der Module kann die Verkabelung auf ein Minimum reduziert werden. Zudem erlaubt die Verwendung von UTP-CAT6-Kabeln mit RJ45-Steckverbindern eine sehr kosteneffiziente Installation mit handelsüblichem Standardmaterial aus der Elektrotechnik. 

Ein weiterer sehr wichtiger Faktor ist die Abtastfrequenz. Obwohl im Bauingenieurwesen typischerweise sehr niedrige Frequenzbänder analysiert werden, ist es sehr vorteilhaft, unter Überabtastungsbedingungen zu arbeiten, um das ursprüngliche analoge Signal im Zeitbereich getreu zu rekonstruieren. Dank dieser Technik  ist es möglich, das analysierte Spektralband effektiver zu bereinigen, wodurch Probleme im Zusammenhang mit Quantisierungsrauschen reduziert werden.

Die Einhaltung des Nyquist-Shannon-Theorems in der Abtastphase reicht allein nicht aus, um eine hohe Signalqualität zu gewährleisten, sondern dient ausschließlich der Verhinderung des Aliasing-Phänomens (Anti-Aliasing-Filter). Systeme, die nur dieses Prinzip berücksichtigen, weisen ein hohes Quantisierungsrauschen auf, das bei der Erfassung von Harmonischen im höheren Frequenzbereich nahe der oberen Bandgrenze weiter zunimmt. Quantisierungsrauschen verursacht in dieser Phase des Konvertierungsprozesses die meisten Störungen und resultiert in einem niedrigeren Signal-Rausch-Verhältnis innerhalb des Beobachtungsbandes.

Um die Signalauflösung zu verbessern, ist es notwendig, bei der Wahl der Hardware sorgfältig vorzugehen und drei Faktoren zu berücksichtigen: den Typ des integrierten A/D-Wandlers, die verfügbare Abtastfrequenz und die zur Signalbereinigung verfügbaren Filter. In diesem Bereich, in dem der Qualität Vorrang vor der Abtastgeschwindigkeit gegeben wird, ist es wichtig, einen leistungsstarken Analog-Digital-Wandler zu verwenden.

Die Sigma-Delta-Technologie  ist der schnelleren, aber weniger präzisen SAR-Technologie vorzuziehen, da ihr Abtastverfahren auf einer bis zu 100-fachen Überabtastung der konfigurierten Abtastrate basiert. Solche Überlegungen können, insbesondere bei dynamischen Untersuchungen, entscheidend für die Auswahl eines einzelnen Elements der Erfassungskette sein.

In der Strukturdynamik zielen die Modaltests in erster Linie auf die Identifizierung von drei Parametern ab, die zusammengenommen das Schwingungsverhalten einer Struktur beschreiben: Resonanzfrequenz, Dämpfungskoeffizienten und Modalformen.

Zur Durchführung dieser Analyse werden zwei Verfahren verwendet, und zwar die EMA (Experimentelle Modalanalyse) und die OMA (Betriebsmodalanalyse), die je nach den Umgebungsbedingungen der Untersuchung gewählt werden. 

Beide Analyseverfahren zielen darauf ab, das Frequenzband anzuregen, in dem die Struktur Resonanz aufweist (sogenannte Eigenfrequenzen), und dann den exakten Wert zu ermitteln, ab dem die Schwingungsresonanzeffekte dominieren. Bei der EMA-Methode werden künstliche Anregungsquellen verwendet, wie Shaker für großflächige Strukturen, Fallkörper für Böden oder instrumentierte Impulshämmer z. B. für Ketten, Zugstangen usw.

Ist eine künstliche Anregung nicht möglich, weil die erforderlichen Messgeräte fehlen oder das Bauwerk einen kritischen Zustand aufweist, dann kann auf das OMA-Verfahren zurückgegriffen werden, das die Identifikation von Eigenfrequenzen anhand von Umgebungsschwingungen ermöglicht. Dieser Analyseprozess ist anspruchsvoller als der vorherige, da die Schwingungsanregungsbedingungen unbekannt sind (nur Output-Daten verfügbar). An dieser Stelle ist es wichtig, auf die Identifikation von Modenformen und ihre Abgrenzung zur reinen Betriebsschwingformanalyse (ODS-Analyse) einzugehen.

Die Betriebsschwingformanalyse im Zeitbereich bietet eine grafische Darstellung der Auslenkungen der Struktur, die anhand der von den synchronisierten Kanälen erfassten Daten rekonstruiert wurden, gibt aber keinen Aufschluss über das Vorhandensein ähnlicher Moden oder die beteiligten Massen für jede der identifizierten Frequenzen. Die Extraktion der Modenformen erfordert einen Validierungsprozess mit verschiedenen Algorithmen, der über die reine ODS-Analyse hinausgeht.

Die Durchführung einer Schwingungserfassung für die Auswertung einer OMA erfordert besondere Aufmerksamkeit, da das Eigenrauschen der Messinstrumente die zu erfassenden Beschleunigungssignale um ein Vielfaches übersteigen kann. Daher ist es wichtig, ein hohes Augenmerk auf die Qualität der Hardwarekomponenten zu richten, die für die Umwandlung analoger in digitale Daten verwendet werden, sowie auf deren möglichen Einfluss auf den Erfassungsprozess innerhalb der Analysekette.

Hintergrundrauschen und Gesamtdynamik

Die spektrale Rauschdichte wird durch komplexe mathematische Funktionen der Signaltheorie definiert und repräsentiert in der Praxis die über das Frequenzband verteilte Rauschleistung eines Systems (A/D-Wandler und analoge Signalkonditionierung). Die Maßeinheit ist µg/√Hz.

Ein hochwertiger Beschleunigungssensor wie der PCB 393B12, der im Bauingenieurwesen weit verbreitet ist, weist eine spektrale Rauschdichte von etwa 1,30 µg/√Hz bei 1 Hz auf, wobei dieser Wert mit steigender Frequenz abnimmt.

Die spektrale Leistungsdichte ist ist eine zentrale Kenngröße zur Charakterisierung von Rauschen bei der Analyse verschiedener Frequenzbänder. Tatsächlich reicht es aus, ihren Wert über das zu analysierende Frequenzband zu integrieren, um den Effektivwert des Rauschens (Hintergrundrauschen, das mit Umgebungsschwingungen verwechselt werden kann) zu erhalten.

Der Beschleunigungssensor 393B12 weist im Frequenzband 0–10 Hz ein „Hintergrundrauschen“ in der Größenordnung von 10 µg auf.

Derselbe Sensor zeigt ein abweichendes Grundrauschen, wenn andere Frequenzbänder analysiert werden. Dies verdeutlicht die Notwendigkeit einer angemessenen analogen Signalfilterung, die Signalanteile ohne nützlichen Informationsgehalt auf ein Minimum begrenzt.

Die Dewesoft-Systeme verfügen über eine breite Auswahl an Tiefpassfiltern mit unterschiedlichen Grenzfrequenzen und Charakteristiken. um die Geräte für die meisten Anwendungen zu optimieren.

Ein weiterer entscheidender Parameter ist die Gesamtdynamik des Erfassungskanals (Dynamikbereich), die in der logarithmischen Skala (dB) das Verhältnis zwischen Vollaussteuerung und Hintergrundrauschen (Untergrenze) definiert.

Seismische Beschleunigungssensoren weisen aufgrund ihres sehr geringen Hintergrundrauschens typischerweise sehr hohe Dynamikbereiche von in der Regel weit über 100 dB auf.

Es ist daher unerlässlich, Datenerfassungssysteme mit einer ausreichend hohen Dynamik (>>100 dB) zu verwenden, um die Messqualität des verwendeten Sensors nicht zu limitieren.

Die Datenerfassungssysteme der Dewesoft-Familie nutzen die DualCoreADC-Technologie, die als führend in der modernen Datenerfassung gilt. Sie kombiniert die Leistung zweier 24-Bit-Wandler und erreicht eine Gesamtdynamik von bis zu 160 dB. Diese Leistungsfähigkeit ist entscheidend für die präzise Erfassung der Signale hochsensibler Beschleunigungssensoren. 

Analyse der Rauschkomponenten

Der gesamte Verarbeitungsprozess der von den Sensoren erfassten Signale ist mit einer inhärenten Informationskomponente behaftet, die für die Analyse nicht nutzbar ist. Diese Komponente wird als „Rauschen“ bezeichnet und charakterisiert die gesamte Erfassungskette. Betrachten wir beispielsweise ein System, das aus piezoelektrischen Sensoren mit Ladeausgang, einem Datenerfassungsgerät, das auch als Schnittstellen- und Konditionierungsschaltung für den Sensor dient, und schließlich einem PC für die Systemkonfiguration und Datenspeicherung besteht.

Die erste potenzielle Rauschquelle ist die Schnittstelle zwischen dem Sensor und dem Messgerät. In dieser Stufe der Kette wird das analoge Signal durch die vom piezoelektrischen Element im Sensor erzeugten Ladungen repräsentiert und entsprechend der einwirkenden Beschleunigung auf dem Kristall verteilt. Diese Signalform ist sehr schwach und weist eine sehr geringe Rauschunterdrückung auf.

Die Umwandlung des Signals in eine Potenzialdifferenz ist nur möglich, wenn die erzeugten Ladungen den Verstärker erreichen, bevor sich der Kristall entlädt und die Ladungen gleichmäßig in ihm verteilt werden. Für eine gute Signalverarbeitung ist eine Datenerfassungseingangsstufe mit sehr hoher Impedanz erforderlich. Zudem ist es wichtig, die Einführung triboelektrischer und elektromagnetischer Störungen durch Verbindungskabel zu vermeiden. Diese sollten daher die folgenden Merkmale aufweisen: begrenzte Länge, mechanische Steifigkeit und elektromagnetische Abschirmung.

In der nächsten Stufe führt das Datenerfassungsgerät seine Datenerfassungs- und Umwandlungsfunktionen aus. An diesem Punkt wird das Signal mit neuen Problemen konfrontiert, die mit elektronischen Komponenten im Zusammenhang stehen, die aufgrund ihrer physikalischen Eigenschaften verschiedene Rauschformen verursachen, die im Fachjargon als thermisches Rauschen, Schrotrauschen und Funkelrauschen bezeichnet werden. Deren Untersuchung ist nicht Gegenstand dieses Artikels, es sollen jedoch alle Faktoren erwähnt werden, die potenziell die Qualität der finalen Daten beeinträchtigen können. Jede dieser Rauschformen verfälscht das Nutzsignal, indem sie Harmonische in einem bestimmten Frequenzband des Spektrums erzeugt und dadurch die Auswertung erheblich erschwert.

Der A/D-Wandlungsprozess führt eine zusätzliche Rauschquelle ein, nämlich das inhärent mit der Abtastung und Rekonstruktion des Signals verbundene Quantisierungsrauschen. Während der Quantisierung wird Rauschen auf zweierlei Art eingeführt:

1. Quantisierungsfehler: Entsteht durch die Rekonstruktion jeder einzelnen Harmonischen des Signals aus einer endlichen Anzahl von Abtastwerten. Das Ergebnis ist die Darstellung des Signals als segmentierte Welle, die zusätzliche Harmonische (Rauschen) in das Frequenzspektrum einbringt.

2. Quantisierungsrauschen: Verursacht durch eine Verringerung der Auflösung des analogen Signals durch Annäherung der Amplitude an den nächstgelegenen diskreten Wert.

Da es nicht möglich ist, ein analoges Signal perfekt aus seinem digitalen Äquivalent zu rekonstruieren, ist Quantisierungsrauschen immer vorhanden. In vielen Verarbeitungsanwendungen ist es daher erstrebenswert, möglichst viele Informationen über das Signal zu erhalten, um das Rauschen so weit wie möglich zu reduzieren.

Es gibt zwei gängige Methoden zur Reduzierung des Quantisierungsrauschens: die Überabtastung des Eingangssignals und die Anwendung eines Algorithmus zur Minderung der Quantisierungseffekte. Die in den Dewesoft-Lösungen integrierte Architektur kombiniert beide Methoden, um ein Signal zu erzeugen, das dem analogen Original möglichst genau entspricht.

Die Dreieckswelle stellt ein anschauliches Beispiel für die Harmonischen dar, die durch die Segmentierung einer Welle während der Signalrekonstruktion entstehen. Diese Harmonischen sind maßgeblich für das Auftreten von Rauschen in Form des sogenannten Quantisierungsfehlers verantwortlich. Das Grundrauschen setzt sich also aus den Beiträgen all dieser Faktoren zusammen, die das System entlang der gesamten Erfassungskette beeinflussen.

Der Schlüsselparameter zur Charakterisierung des Rauschpegels eines Signals ist sein Effektivwert. Der Effektivwert ist als der Energiebeitrag eines Signals innerhalb eines bestimmten Frequenzbandes definiert und wird durch Integration der Leistungsspektraldichte über den beobachtbaren Frequenzbereich ermittelt. Dieses Frequenzband wird üblicherweise durch die Nyquist-Frequenz definiert, die der halben Abtastfrequenz entspricht. Da Dewesoft verschiedene Überabtastungsalgorithmen verwendet, kann das beobachtbare Frequenzband bei den Dewesoft-Modulen zwischen 1/4 und 1/3 der Abtastfrequenz variieren.

Je kürzer das Integrationsintervall wird, desto stärker tritt der spezifische Rauschbeitrag in einem bestimmten beobachteten Frequenzunterband hervor. Im Bauingenieurwesen ist oft eine spektrale Auflösung von 0,1 Hz erforderlich, da sich das Nutzsignal auf den niedrigen Frequenzbereich konzentriert. Aus rechnerischer Sicht hängt die zur Ermittlung der Effektivwerte des gesamten Spektrums erforderliche Zeit vom Kehrwert der Frequenzauflösung ab. Daher verzögert eine höhere Frequenzauflösung die Aktualisierung des Spektrums. Im Falle einer Auflösung von 0,1 Hz  beträgt die Verarbeitungsdauer pro Aktualisierung 10 Sekunden.

Die auf dem Markt befindlichen Messgeräte werden anhand verschiedener rauschspezifischer Parameter bewertet. Dazu gehören der Dynamikbereich, das Grundrauschen und das Signal-Rausch-Verhältnis.

Der Dynamikbereich drückt das Verhältnis zwischen dem maximalen und dem minimalen Wert des unverzerrten Messsignals aus. Sein Äquivalent auf einer logarithmischen Skala wird in Dezibel (dB) angegeben und beschreibt das Verhältnis der minimalen zur maximalen Signalamplitude. Dieser Parameter ist insbesondere in Anwendungsbereichen wie dem Bauingenieurwesen von entscheidender Bedeutung, da das erfasste Signal je nach Anregung extremen Schwankungen unterliegen kann.

Betrachten wir als Beispiel eine dynamisch charakterisierte Brücke. Im Ruhezustand sind die Auslenkungen sehr gering und die Beschleunigungen minimal, nahe an den Hintergrundwerten des Grundrauschens. Überquert ein Auto die Brücke in der Nähe der Sensoren, dann erfährt das Beschleunigungssignal eine rasche Änderung mit Werten in der Größenordnung von 10⁻⁵ g bis 10⁻¹ g. Die Intensitäten dieser beiden Erfassungszeitpunkte unterscheiden sich um den Faktor 10.000. Verfügt das Messgerät nicht über einen ausreichend hohen Dynamikbereich, dann kann dies zu Signalverzerrungen und damit zum Verlust von Informationen führen.

Das Grundrauschen setzt sich aus allen Signalanteilen zusammen, die nicht Teil des Nutzsignals sind.

Das Signal-Rausch-Verhältnis gibt das Verhältnis zwischen der Stärke des Nutzsignals und dem Hintergrundrauschen in Korrelation zur verwendeten Abtastfrequenz an und wird in Dezibel (dB) ausgedrückt. Dieser Parameter steht in engem Zusammenhang mit dem Grundrauschen und liefert einen Hinweis auf die Leistungsfähigkeit des Messgeräts.

Dewesoft-Systeme bieten DualCoreADC-Produktlinien, die für die hochdynamische Signalverarbeitung optimiert sind, bei der ein hohes Signal-Rausch-Verhältnis und ein niedriges Grundrauschen erforderlich sind. Die eingesetzte Technologie nutzt zwei 24-Bit-Delta-Sigma-A/D-Wandler mit Überabtastungs- und Filtertechniken zur Reduzierung des Quantisierungsfehlers. Dadurch verfügen die Geräte über einen sehr hohen Dynamikbereich.

Vergleich verschiedener A/D-Wandler-Technologien

Unsere Aufgabe ist es, Sie bei der Auswahl der richtigen Technologie für jede Anwendung zu unterstützen.

Wir haben Labortests durchgeführt, um die Rauschpegel der verschiedenen Dewesoft-Erfassungsmodule zu verifizieren. Dabei wurden verschiedene Modelle mit unterschiedlichen Architekturen betrachtet, um ihre Nennleistung mit ihrer tatsächlichen Leistung zu vergleichen und die Unterschiede in der Signalverarbeitung zu analysieren. Die rauschspezifischen Parameter der verschiedenen Dewesoft-Modelle sind in Abb. 9–13 dargestellt.

Obwohl viele Erfassungsmodule die Vorteile einer auf Delta-Sigma-Wandlern basierenden Abtastarchitektur nutzen, weisen nicht alle das gleiche Signal-Rausch-Verhältnis auf. Dies liegt daran, dass die Eingangsstufen für den Sensortyp optimiert sind, für den das jeweilige Modul ausgelegt ist. Filter und Überabtastung gehören zu den Faktoren, die zusammen mit dem Sensor die Messqualität bestimmen. Natürlich kann man von einem MEMS-Sensor derzeit noch nicht erwarten, dass seine Genauigkeit die eines piezoelektrischen Sensors erreicht. Unter bestimmten Umständen kann es aufgrund der spezifischen Vorteile dieser Technologie aber dennoch sinnvoll sein, ihr den Vorzug zu geben. Die aktuellen Entwicklungen haben bereits dazu geführt, dass die MEMS-Technologie Bandrauschpegel unter 1 µg/√Hz erreicht.

Aus den technischen Datenblättern geht hervor, dass das Modell SIRIUS HS 8xLV das schlechteste Signal-Rausch-Verhältnis aufweist. Die Gründe hierfür liegen in der 16-Bit-SAR-Architektur und dem Fehlen von Überabtastungstechniken, die zur Verringerung des Quantisierungsfehlers und des damit verbundenen Rauschens beitragen. Dies führt dazu, dass das Grundrauschen unterhalb von 10 kHz bei etwa -100 dB liegt. Anders verhält es sich beim SIRIUS 8xACC, das all jene Signaloptimierungsstufen besitzt, die dem HS-Modell fehlen.

Werfen wir einen kurzen Blick auf die Architektur der in diesen Modulen integrierten Wandler: Der Theorie zufolge ist die SAR-Technologie für diesen Bereich am wenigsten geeignet, da sie in hohen Auflösungen nicht ausreichend rauscharm ist. Obwohl sie nicht zu den besten am Markt verfügbaren A/D-Wandler-Technologien zählt, ist sie aufgrund ihrer Wirtschaftlichkeit in der Messtechnik weit verbreitet.

Die aktuellen Entwicklungen haben zur Schaffung von SAR-Wandlern mit 24-Bit-Auflösung geführt, die ihre Kosteneffizienz und Erfassungsgeschwindigkeit beibehalten. Aufgrund ihrer einfachen Architektur sind sie sehr schnell und reagieren gut auf verschiedene Signaltypen, und zwar sowohl natürliche als auch „künstliche“ (Rechtsignale, Dreiecksignale, ...).

Delta-Sigma-Wandler hingegen sind vor allem auf Präzision und Detailgenauigkeit ausgerichtet, unterstützt durch Überabtastungstechniken und zielgerichtete Filterung mittels DSP-Filtern. Ihre Performance in Bezug auf Quantisierungsfehler und Verzerrungen gehört zu den wesentlichen Stärken dieser Technologie, da diese durch die Überabtastung der Signale weit über den Nyquist-Shannon-Abtastkriterien ausgesprochen gering ausfallen. Das digitalisierte Signal durchläuft eine zweite Filterstufe im Ausgangsbitstrom, die mittels DSP-Tiefpassfiltern realisiert wird.

Ein weiterer Vorteil der Delta-Sigma-Technologie ist ihr hoher Dynamikbereich, der die präzise Digitalisierung von Signalen mit starken Schwankungen zwischen Höchst- und Tiefstwerten ermöglicht. Die von Dewesoft entwickelte DualCoreADC-Technologie verstärkt das dynamische Potenzial von Delta-Sigma-A/D-Wandlern, indem sie zwei Wandler mit unterschiedlichen Verstärkungsstufen kombiniert. Dabei werden Eingangssignale mit niedrigerem Pegel im Wandler mit höherer Verstärkung verarbeitet, während hohe Signalpegel an den Wandler mit niedrigerer Verstärkung weitergeleitet werden, um das Abschneiden (Clipping) der Maximalwerte durch Übermodulation am Eingang zu vermeiden. So ist es möglich, einen Dynamikbereich von 160 dB und ein Signal-Rausch-Verhältnis von 125 dB zu erreichen.

Die Dewesoft-Serie, in der die DualCoreADC-Technologie zum Einsatz kommt, heißt SIRIUS High Dynamic und bildet das zentrale Element der im Rahmen dieser Analyse zur Leistungsbewertung verschiedener Hardwaremodule durchgeführten Tests. Für einen aussagekräftigen Vergleich der Auswirkungen des Quantisierungsrauschens auf das Grundrauschen wurden Messungen sowohl mit SIRIUS-High-Speed-Modellen mit 16-Bit-SAR-A/D-Wandlern als auch mit SIRIUS-High-Dynamic-Modellen, die mit 24-Bit-DualCore-Delta-Sigma-A/D-Wandlern ausgestattet sind, durchgeführt.

Die Testergebnisse sind in Abb. 19–23 dargestellt, wobei der Effektivwert des Rauschens in einem Spektralband zwischen 0,2 Hz und 100 Hz angegeben ist.

Erwartungsgemäß werden die niedrigsten Grundrauschwerte mit dem SIRIUS 8xACC erreicht, wodurch Beschleunigungsanalysen mit diesem Modul auch bei hoher struktureller Steifigkeit möglich sind. Die dynamische Analyse kann grundsätzlich auch mit den anderen Modulen durchgeführt werden, allerdings könnten in der Praxis Probleme auftreten, wenn die zu analysierende Struktur sehr steif ist, da die Mikrobeschleunigungen durch die Rauschpegel überlagert würden.

Vergleich verschiedener Sensoren

Um ein fundierteres Verständnis der Vorteile bestimmter, marktüblicher Sensoren zu ermöglichen, führten wir Tests mit zwei der präzisesten Messaufnehmer im Bereich der Strukturdynamik durch, nämlich mit IEPE- und mit kraftausgeglichenen Beschleunigungssensoren (Force Balance Accelerometer, FBA). 

Obwohl sich ihre Funktionsprinzipien grundlegend unterscheiden, liefern beide Sensortypen ein Ausgangssignal, das proportional zur einwirkenden Beschleunigung ist. Der wesentliche Unterschied besteht darin, dass IEPE-Sensoren aufgrund der Konditionierung des Ausgangssignals durch das piezoelektrische Element nicht in der Lage sind, konstante Beschleunigungen zu messen, während kraftausgeglichene Sensoren diese Einschränkung nicht aufweisen. 

Die Ursache hierfür liegt im kapazitiven Verhalten des piezoelektrischen Kristalls. Bei mechanischer Belastung durch eine einwirkende Kraft entsteht im Kristall eine Potenzialdifferenz durch eine Ladungsverschiebung. Die betroffenen Ladungen haben eine Lebensdauer, die von einem Entladevorgang analog zu einem Kondensator abhängt, dessen Zeitkonstante durch die resistiv-kapazitiven Eigenschaften des Kristalls und vor allem durch die Impedanz des Messsystems bestimmt wird. 

Bei Einwirkung einer konstanten Kraft wie der Schwerkraft klingt das von den freien Ladungen erzeugte Signal schnell ab. Sobald sich die Ladungen umverteilt haben, ist es nicht mehr möglich, das Ausmaß der ursprünglichen Belastung zu bestimmen, weshalb Beschleunigungen, deren Frequenz gegen Null tendieren, von IEPE-Sensoren nicht erfasst werden können. 

Umgekehrt verhält es sich bei kraftausgeglichenen Beschleunigungssensoren, bei denen die Beschleunigung durch die Auslenkung der internen seismischen Masse bestimmt wird. Diese ist federnd gelagert und in ein Fluid eingebettet und bleibt in einem sehr empfindlichen Gleichgewicht, solange die umgebende Spule keinem Strom ausgesetzt wird. Erst bei Stromfluss erzeugt die Spule ein elektromagnetisches Feld, das die Masse in ihrer Position fixiert. 

Nach der Stabilisierung des Feldes bleibt die Masse dank der magnetischen Komponente der Spule im Gleichgewicht. Wenn sich die einwirkende Kraft (Beschleunigung) ändert, variiert auch der Stromfluss in der Spule; er bleibt jedoch konstant, solange keine Auslenkung stattfindet. Aus diesem Grund sind kraftausgeglichene Beschleunigungssensoren empfindlich gegenüber konstanten Kräften und/oder Kräften nahe der Nullfrequenz.

Fazit

Für Anwendungen an großen und starren Strukturen sind die SIRIUS-Module mit für IEPE-Beschleunigungssensoren ausgelegten BNC-Kanälen die am besten geeigneten Dewesoft-Geräte. Die Kopplungsfilter sind auf eine Frequenz von 0,1 Hz eingestellt, sodass die Schwingungsmoden bereits ab 0,5 Hz transparent und präzise erfasst werden können (wenn auch noch mit geringer Verzerrung). 

Die Erfassung von Signalen mit derart niedrigen Hochpassfiltern ist entscheidend für die Analyse typischer Strukturfrequenzen, auch wenn die meisten Systeme am Markt für höhere Frequenzen ausgelegt sind. Bei Hochpassfiltern mit 0,5 Hz werden die Signale durch eine nicht zu vernachlässigende Phasenverschiebung bis zu 5 Hz (eine Dekade darüber) beeinflusst. Selbst bei sehr steilflankigen Filtern gefährdet eine Grenzfrequenz von 0,5 Hz die Signalintegrität im für das Bauingenieurwesen relevantesten Frequenzbereich.

Für Anwendungen, die eine hohe Empfindlichkeit erfordern, hat sich der PCB393B12 als einer der am besten geeigneten Sensoren erwiesen. Dank seiner Empfindlichkeit von 10 V/g kann er selbst kleinste Schwingungen erfassen, ohne dass sie im Hintergrundrauschen verloren gehen. Gleiches gilt für das Modell PCB393A03, das allerdings eine geringere Empfindlichkeit (1 V/g) aufweist und daher für sehr steife Strukturen weniger gut geeignet ist.

Kraftausgeglichene Sensoren zeigen (bei stark stabilisierter Anregung) ähnliche Leistungen bezüglich des Hintergrundrauschens und bleiben die bevorzugte Wahl für Frequenzen unter 0,5 Hz. Da sie für die Erfassung keine Hochpassfilter benötigen, bleibt das Signal über den gesamten Frequenzbereich vollständig erhalten.