Typenübersicht hydrostatische Sensoren

Sensor: Typ HSA4/HSD4

Sensor: Typ HSD4/INC

Schlauchwaagensensor mit integriertem Inklinometer

Sensor: Typ HSD4-UA [Ultra Accuracy]

Sensor: Typ HSA2

Liquid Levelling Sensor PC5

Datasheet HSA2

Sensor: Typ HSA6

Schlauchwaagenmesssystem

Datasheet HSA6

Sensor: Typ HSA5

Datasheet HSA5

Sensor: Typ HSA7

Schlauchwaagensensor PC7

Deformationsanalyse an einem Turbinentisch, hier können Sie die Ergebnisse einer Verformungsmessung an einem Turbinentisch sehen. Die Messung fand während einer An- bzw. Abfahrt der Turbine statt. Solche Messungen sind nur mit dem Sensortyp HSA7 und der entsprechenden Software „POCO-Analyzer“ möglich. Das einzige Verfahren seiner Art, um solche geometrischen Veränderung während des Betriebes der Turbine zu messen. Ein entscheidender Punkt ist hier, die Berechnung von Ausgleichsebenen, auf Grundlage der iterativen Ist- und Sollwertanpassung der ermittelten Vertikalbewegungen (iterated closest point).

Das Iterative Closest Point (ICP)-Verfahren ist ein iterativer Algorithmus zur Registrierung und Ausrichtung von Punktwolken in der 3D-Datenverarbeitung. Ziel ist es, eine optimale Transformation (bestehend aus Rotation und Translation) zu bestimmen, die eine Quell-Punktwolke an eine Ziel-Punktwolke anpasst, um eine möglichst genaue Überlagerung zu erreichen.

Der Algorithmus basiert auf den folgenden Schritten:

  1. Initialisierung: Eine Anfangsschätzung für die Transformation wird festgelegt, um die Punktwolken in eine grobe Übereinstimmung zu bringen.
  2. Zuordnung der Punkte: Für jeden Punkt in der Quell-Punktwolke wird der nächstgelegene Punkt in der Ziel-Punktwolke ermittelt. Diese Zuordnungen bilden die Korrespondenzpaare.
  3. Berechnung der optimalen Transformation: Unter Verwendung der Korrespondenzpaare wird eine Transformation (Rotation und Translation) berechnet, die die Summe der quadrierten Abstände zwischen den korrespondierenden Punkten minimiert. Dies erfolgt häufig durch die Lösung eines Procrustes-Problems mittels Singular Value Decomposition (SVD).
  4. Transformation der Quell-Punktwolke: Die berechnete Transformation wird auf die Quell-Punktwolke angewandt.
  5. Iteration: Die Schritte 2 bis 4 werden wiederholt, bis eine Abbruchbedingung erfüllt ist, beispielsweise wenn die Veränderung der Transformation zwischen aufeinanderfolgenden Iterationen unter einen vordefinierten Schwellenwert fällt oder eine maximale Anzahl an Iterationen erreicht ist.

Notwendige numerischen Stabilität und an den Einzelfall angepasste Algorithmen dienen exakten Berechnung der tatsächlich vorhandenen Deformationen.