Messtechnik
Measurement Science and Technology

Informationen, die durch Anwendung messtechnischer Verfahren gewonnen werden, sind Voraussetzung für
- die Steuerung von Maschinen und Anlagen,
- die Regelung und Überwachung von Prozessen,
- die experimentelle Untersuchung und Entwicklung von Eigenschaften und Verfahren, sowie
- die Entwicklung bzw. Überprüfung von Modellen und Theorien.

Die Veranstaltung vermittelt Antworten auf die zentralen Fragen:
- Was ist ein Signal?
- Wie entsteht ein Signal?
- Wie erhält man aus einem Signal die gesuchte Information?


Themen

Vorlesung und Übung
1 Einführung: Messen, Systeme, Signale
2 Statistik: Verteilung, Momente
3 Fehler und ihre Fortpflanzung
4 Datenanalyse und Reduktion: lineare und nichtlineare Regression
5 Dynamik
6 Rauschen: thermisches, Schrot-, Telegraphen-Rauschen
7 Analoge Signalverarbeitung: Filter, Verstärker
8 Digital Signalverarbeitung: A/D-Wandler
9 Sensoren und elektrische Messtechnik
9.1 Resistive Sensoren
9.2 Kapazitive Sensoren
9.3 Magnetische Sensoren
9.4 Aktive Sensoren

Praktikum
1 Gasfluss: Kennlinie, Kalibrierung
2 Oszilloskop: Dynamik, analoge Signalverarbeitung
3 Lock-in-Verstärker: Signale und Rauschen, digitale Signalverarbeitung
4 Dynamische Lichtstreuung: Korrelation, Verteilung

Die Studierenden beherrschen nach dem Besuch der Vorlesung und Übung die Grundlagen der Messtechnik, insbesondere die Methoden der Fehler- und Datenanalyse sowie der statistischen Beschreibung von Messergebnissen. Sie können Sensoren und Instrumente für wichtige Messgrößen auswählen, besitzen praktische Erfahrung mit einfachen Experimenten und kennen die Bedeutung der kritischen Interpretation von experimentellen Daten mit Hilfe von Modellen und Theorien.

• Messtechnik
- E. Schrüfer, Elektrische Messtechnik, 8. Auflage, Hanser 2003
- R. Lerch, Elektrische Meßtechnik, Springer, Berlin 2010
- J. Niebuhr & G. Lindner, Physikalische Meßtechnik mit Sensoren, Oldenbourg, 2002
- J. P. Holman, Experimental Methods for Engineers, McGraw Hill, 2001
- R. Müller, Rauschen, Springer 1990

• Elektronik
- E. Hering, K. Bressler, J. Gutekunst, Elektronik für Ingenieure, Springer 2005

• Physik
- E. Hering, R. Martin, M. Stohrer, Physik für Ingenieure, Springer 2007

• Mathematik
- Philip R. Bevington, Data Reduction and Error Analysis for The Physical Sciences, McGraw-Hill 1992
- William H. Press, Saul A. Teukolsky, William T. Vetterling, and Brian P. Flannery, Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing, Cambridge University Press 2007

Information which can be obtained by methods of measurement science and technology are prerequisites for
- control of machines and plants,
- control of processes,
- experimental investigation and development of properties and processes, as well as
- development rsp. verification of models and theories.

Measurement science and technology provides answers ot the central questions:
- What is a signal ?
- How is a signal generated ?
- How does one obtain the required information from the signal ?


Topics

Lecture and tutorial
1 Introduction: Measurents, systems, signals
2 Statistics: Distribution, moments
3 Errors and their propagation
4 Data analysis and reduction: linear and nonlinear regression
5 Dynamics
6 Noise: thermal, shot-, telegraph-noise
7 Analog signal conditioning: filter, amplifier
8 Digital signal conditioning: A/D-converter
9 Sensors and electrical measurements
9.1 resistive sensors
9.2 capacitive sensors
9.3 magnetic sensors
9.4 active sensors

Labcourse
1 Gas flow: characteristic curve, calibration
2 Oscilloscope: dynamics, analog signal conditioning
3 Lock-in-amplifier: signals and noise, digital signal conditionin
4 Dynamic light scattering: correlation, distribution

After attending lecture and tutorial the studends have a command of the fundamentals of measurement science and technology, especially of the methods of error- and data analysis and the statistical description of results of measurements. They are able to select sensors and instruments for important parameters and have practical experience with simple experiments. They know about critical interpretation of experimental data with models and theories.

• Messtechnik
- E. Schrüfer, Elektrische Messtechnik, 8. Auflage, Hanser 2003
- R. Lerch, Elektrische Meßtechnik, Springer, Berlin 2010
- J. Niebuhr & G. Lindner, Physikalische Meßtechnik mit Sensoren, Oldenbourg, 2002
- J. P. Holman, Experimental Methods for Engineers, McGraw Hill, 2001
- R. Müller, Rauschen, Springer 1990

• Elektronik
- E. Hering, K. Bressler, J. Gutekunst, Elektronik für Ingenieure, Springer 2005

• Physik
- E. Hering, R. Martin, M. Stohrer, Physik für Ingenieure, Springer 2007

• Mathematik
- Philip R. Bevington, Data Reduction and Error Analysis for The Physical Sciences, McGraw-Hill 1992
- William H. Press, Saul A. Teukolsky, William T. Vetterling, and Brian P. Flannery, Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing, Cambridge University Press 2007