... prima Christian - ich hätte da noch lang ersehnte Anliegen:
[*]Errechnete Kommadatensätze sind absolute Makulatur!
Hallo Gerd,
"Absolute Makulatur" ist übertrieben. Natürlich stimmt das gerundete Ergebnis normalerweise nicht bis zur letzten Kommastelle, aber das kennt man doch heutzutage von digitalen Anzeigen. Kein Digitalmultimeter stimmt so genau, wie es anzeigt - die aus dem Baumarkt sowieso nicht, aber auch Profigeräte haben nur eine begrenzte Eichgenauigkeit. Auch dort lässt man deswegen die Kommastellen nicht weg. Gerundet ist die Ausgabe sowieso, die Software berechnet 20 Stellen, aber eben nur so weit, wie es im besten Fall noch von Nutzen sein kann.
[*](noch) Deutliche Kennzeichnung von "gemessenen" oder "nicht gemessenen" Datensätzen
Die Schätzwerte werden m. E. deutlich genug gekennzeichnet. Es wird immer Leute geben, die das nicht so wichtig nehmen, die Anleitung nicht lesen oder blind an Zahlen glauben.
[*] Die Rechenschärfe "entschärfen" zu den Leerlaufdaten wo oft "nur" im +/-0,0x Ampere (hundertstel Änderungen)
Bereich die Ausgabe der Toleranzen von über -/+10% in de "Berechnete Werte" Ausgabe ergeben!
Es ist leider wesentlich komplizierter. Was wir per Mail schon öfter diskutiert haben, Gerd, breite ich jetzt mal öffentlich aus. Vielleicht gibt es noch andere gute Ideen und Kritik, die bei der Lösung weiterhelfen können. Drive Calculator rechnet bekanntlich auf Basis von zwei bis sechs Datensätzen. Je mehr Datensätze, desto genauer. Wenn genügend plausible Daten vorhanden sind, werden mehr als die zwei Motorkonstanten bestimmt, die in dem einfachen Motormodell auftauchen. Für den Fall, dass weniger Messwerte vorliegen oder diese nicht plausibel sind, gibt es Rückfallmechanismen.
Das Verfahren führt im Regelfall zu recht hoher Genauigkeit, ist aber anfällig. Manchmal ändert sich das Resultat sprunghaft, wie du schreibst, wenn man nur geringfügig an den Eingangsgrößen dreht. Das liegt daran, dass ein Rückfallmechanismus zugeschlagen hat, weil die Daten durch die Veränderung nicht mehr plausibel erschienen. Die Bewertung der Ergebnisse ist sicherlich so, wie ich es implementiert habe, noch nicht der Weisheit letzter Schluss. An dieser Stelle arbeite ich weiter, wenn die Zeit es erlaubt.
Wenn Daten als unplausibel verworfen werfen, sinkt die Genauigkeit. Das Programm fällt zurück auf die Genauigkeit simplerer Programme. Dass diese manchmal um 10% daneben liegen, ist ja keine Neuigkeit.
Unplausible Daten resultieren aus verschiedenen Ursachen. Messfehler gibt es immer, mehr oder weniger groß. Darüber hinaus gibt es Einflüsse, die im Motormodell nicht abgebildet werden (können), so z. B. das Regler-Timing oder sogar dessen gleitende Änderung durch die Automatik.
Als erste und meistens erfolgreiche Instanz kommt im Drive Calculator bei mehr als drei gültigen Datensätzen eine Näherungsrechnung (nach Gauss/Markow) zum Einsatz. Die funktioniert aber nur unter der Bedingung, dass die Ungenauigkeiten in den Daten gleichverteilt sind und nicht korrelieren. Wenn z. B. ein Messgerät einen Eichfehler aufweist und stets einen zu niedrigen Strom ausweist, ist die Voraussetzung nicht erfüllt. Noch viel weniger abschätzbar sind manche Einflüsse von Reglern. Ich habe z. B. einen TMM-Regler in Besitz, bei dem die erreichte Leerlaufdrehzahl u. a. davon abhängt, wie schnell man aufdreht.
Bei den Daten von Andy beispielsweise kommen aus der Näherungsrechnung sehr skurrile Ergebnisse heraus. Aus den mit Automatik gemessenen Daten wird eine negative Induktivität berechnet, aus den mit 24° gemessenen Daten ein negativer ohmscher Widerstand. Damit fällt die Näherungsrechnung für beide aus.
In so einem Fall probiert das Programm als alternatives Verfahren, drei Kennwerte aus je drei Datensätzen zu bestimmen. Es werden sämtliche Kombinationen gebildet und anschließend die Mittelwerte aus den plausiblen Resultaten berechnet. Wenn das nicht zu einem brauchbaren Ergebnis führt, werden einzelne Datensätze, die am wenigsten plausible Resultate erbringen, als Ausreißer verworfen. Die Plausibilität wird jeweils durch gewichteten Vergleich der gemessenen mit den berechneten Daten ermittelt. Das Ganze geht noch durch diverse Instanzen weiter bis hin zum Rückfall auf das ganz simple Motormodell mit einem konstanten Anschlusswiderstand und nur einem Verlustkennwert.
In der praktischen Implementierung werden die diversen Verfahren derzeit immer alle nebeneinander ausgeführt. Nach Bewertung werden dann diejenigen Kennwerte ausgewählt, die zur besten Plausibilität der Ergebnisse führen. Vielleicht liegt darin ein Ansatz, dem Programm die Sprunghaftigkeit auszutreiben, dass nicht einfach nach der besten Plausibilität entschieden wird, sondern der Rückfallmechanismus nur bei krassen Fehlern greift. Aber anhand welcher Kriterien soll die Software das entscheiden?
