Kalibrationsstrategien

Kalibrationsstrategien umfassen Planungs- und Durchführungsmuster, die darauf abzielen, Messsysteme zuverlässig mit realen Größen zu verbinden und systematische Fehler zu minimieren. Sie berücksichtigen Zielgrößen, Referenzstandards, Umgebungsbedingungen und die gewünschte Genauigkeit sowie die Anforderungen an Nachverfolgbarkeit und Dokumentation.

Zu den grundlegenden Ansätzen gehören direkte Kalibrierung, Transferkalibrierung und Selbstkalibrierung. Die direkte Kalibrierung setzt das Messsystem gegen bekannte Standards oder Referenzgrößen, um eine Zuordnung zwischen Messausgabe und tatsächlicher Größe herzustellen. Die Transferkalibrierung nutzt Referenzsensoren, die extern kalibriert sind, um das System zu charakterisieren. Die Selbstkalibrierung nutzt redundante Messdaten oder Modelle, um Parameter ohne externe Standards abzuleiten.

Kalibrierung kann zeitlich unterschiedlich umgesetzt werden: Offline in kontrollierter Umgebung zur Erstellung eines Kalibrierungsmodells, oder online/adaptive Kalibrierung während des Betriebs, um Drift oder Umweltveränderungen zu berücksichtigen. Batch- bzw. inkrementelle Kalibrierung beschreibt, ob Kalibrierung in festgelegten Chargen erfolgt oder fortlaufend aktualisiert wird.

Methodisch kommen häufig statistische Ansätze zum Einsatz, etwa Least Squares, Maximum Likelihood oder Bayesianische Kalibrierung, ergänzt durch Monte-Carlo-Simulationen zur Unsicherheitsabschätzung. Ziel ist die Bestimmung von Parametern mit Unsicherheiten und die Erstellung eines Uncertainty Budgets. Multisensorische Kalibrierung bezieht sich auf extrinsische Kalibrierungen (z. B. relative Pose zwischen Sensoren) und die Integration in Sensorfusion.

Validierung, Verifizierung und Dokumentation sind zentrale Bestandteile, einschließlich Cross-Validation, Testdaten, Kalibrierungszertifikaten und Nachverfolgbarkeit gemäß einschlägigen Standards. Typische Anwendungsbereiche finden sich in Messtechnik, Robotik, Fahrzeugtechnik, Luft- und Raumfahrt sowie Umwelt- und Medizinbereiche. Herausforderungen umfassen Modellfehler, Drift, Umweltbedingungen und die Balance zwischen Genauigkeit und Praktikabilität.