Datenerfassung (DAQ) – Prozess der Messdatenerfassung

Definition und Überblick

Datenerfassung (DAQ) ist der systematische Prozess des Sammelns von Messdaten aus physikalischen oder elektrischen Phänomenen – wie Temperatur, Druck, Spannung, Strom, Dehnung, Beschleunigung oder Schall – und deren Umwandlung in digitale Daten zur Speicherung, Analyse und Generierung verwertbarer Erkenntnisse. DAQ-Systeme vereinen Sensoren (oder Messumformer), Signalaufbereitungsschaltungen, Analog-Digital-Wandler (ADCs), Speicher, Software und Kommunikationsschnittstellen. Ziel ist es, objektive, wiederholbare und hochauflösende Daten zu erfassen, um Überwachung, Steuerung, Forschung, Entwicklung und Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Ein Datenerfassungssystem (DAQ-System) automatisiert und verwaltet diese Erfassungskette vom Sensoreingang bis zum digitalen Ausgang. Diese Systeme reichen von einfachen Einkanalgeräten bis hin zu komplexen Hochgeschwindigkeitsplattformen, die Tausende von Messungen in Echtzeit synchronisieren können. Moderne DAQ-Lösungen integrieren fortschrittliche Funktionen wie Edge-Computing, drahtlose Netzwerke und KI-gestützte Analysen.

Industriestandards:
Organisationen wie die Internationale Zivilluftfahrtorganisation (ICAO) und die Internationale Organisation für Normung (ISO) betonen die entscheidende Rolle der DAQ für Sicherheit, Qualität und Compliance. Beispielsweise hebt das ICAO-Dokument 10013 die Datenerfassung als Grundlage für Safety Management Systems (SMS) und proaktives Risikomanagement hervor und fordert eine präzise, zeitnahe und sichere Datenerfassung.

Wie Datenerfassung verwendet wird

DAQ ist überall dort unverzichtbar, wo objektive Messung und digitale Dokumentation benötigt werden:

• Wissenschaftliche Forschung: DAQ-Systeme ermöglichen wiederholbare Experimente und präzise Analysen durch die Erfassung von Variablen wie Temperatur, Druck oder Bewegung.
• Industrieautomation: Über Sensoren entlang von Fertigungslinien werden Prozessdaten in Echtzeit für Steuerung, Optimierung, Qualitätssicherung und vorausschauende Wartung erfasst.
• Umweltüberwachung: Verteilte DAQ-Netzwerke erfassen Luftqualität, Wasserreinheit und meteorologische Daten – robust, wetterfest und langzeitzuverlässig.
• Automobil- und Luftfahrttests: Hochgeschwindigkeits-DAQs mit mehreren Kanälen erfassen synchrone Daten von Crashsensoren, Dehnungsmessstreifen, Beschleunigungssensoren und Fahrzeugschnittstellen (wie CAN-Bus).
• Medizinische Diagnostik: DAQ dient der Erfassung physiologischer Signale (EKG, EEG, EMG) mit Fokus auf Datenpräzision, Datenschutz und Einhaltung von Gesundheitsstandards.
• Produktentwicklung und -test: Ingenieure nutzen DAQ für Prototypvalidierung, Strukturbelastungsmessung, Schwingungsanalyse und Ermüdungstests – alles in Echtzeit.

Wichtige Konzepte und Begriffe

• Messung: Quantifizierung einer physikalischen Größe mittels Sensor oder Messumformer.
• Sensor/Messumformer: Wandelt ein physikalisches Phänomen in ein elektrisches Signal um (z. B. wandelt ein Thermoelement Temperatur in Spannung um).
• Signalaufbereitung: Bereitet Sensorsignale für die Digitalisierung vor (Verstärkung, Filterung, Isolation, Linearisierung).
• Analog-Digital-Wandler (ADC): Digitalisiert analoge Signale für die Weiterverarbeitung.
• Auflösung: Die kleinste detektierbare Änderung, die ein ADC unterscheiden kann, meist in Bit angegeben.
• Abtastrate: Die Frequenz, mit der Daten erfasst werden (Hz); muss nach dem Nyquist-Theorem mindestens doppelt so hoch wie die höchste Frequenzkomponente sein.
• Kanalanzahl: Anzahl der gleichzeitig erfassbaren Sensoreingänge.
• Datenlogger: Spezielles DAQ für unbeaufsichtigte Langzeitaufzeichnung.
• Kalibrierung: Abgleich des Sensorausgangs mit Referenzwerten.
• Kommunikationsschnittstelle: Hardware für die Datenübertragung (USB, Ethernet, CAN, drahtlos).
• Software: Bietet Konfiguration, Visualisierung, Scripting und Datenverwaltung.

Zentrale Komponenten von Datenerfassungssystemen

1. Sensoren/Messumformer
   Wandeln physikalische Phänomene in elektrische Signale um. Auswahl je nach Messgröße, geforderter Genauigkeit und Einsatzumgebung.

2. Signalaufbereitungsschaltungen
   Verstärken, filtern, isolieren und linearisieren Signale für eine optimale Digitalisierung.

3. Analog-Digital-Wandler (ADC)
   Wandelt aufbereitete analoge Signale in digitale Daten, bestimmt durch Auflösung und Abtastrate.

4. DAQ-Hardware
   Zentrale Einheit, die Ein-/Ausgänge verwaltet und den Datenfluss steuert. Modulare Plattformen (PXI, LXI, CompactDAQ) sind wegen Flexibilität und Skalierbarkeit verbreitet.

5. Datenspeicher
   Reicht von internem Speicher bis zu PC-/Cloud-Lösungen. Datenintegrität und -sicherheit sind in regulierten Branchen essenziell.

6. Software
   Übernimmt Konfiguration, Echtzeitüberwachung, Datenvisualisierung und Analyse. Scripting ermöglicht individuelle Automatisierung.

7. Kommunikationsschnittstellen
   Umfassen USB, Ethernet, CAN, WLAN, Bluetooth und mehr für Konnektivität.

8. Stromversorgung
   Betrieb über AC, DC, Batterien oder Solar; USV für kritische Systeme.

9. Benutzerschnittstelle
   Frontpanels, Touchscreens oder Fern-Dashboards zur Konfiguration und Überwachung.

Compliance:
ICAO und Industriestandards fordern Redundanz, Failover, Selbstdiagnose und Nachverfolgbarkeit für kritische Anwendungen.

Methoden der Datenerfassung

• Direkte Datenerfassung: Echtzeitaufnahme von Sensoren für Labor-, Industrie- oder Testumgebungen; oft synchron über mehrere Kanäle.
• Datenlogging: Kontinuierliche oder periodische unbeaufsichtigte Aufzeichnung für Langzeitüberwachung, verbreitet in Umwelt- und Industrieanwendungen.
• Konvertierung von Altdaten: Digitalisierung analoger oder papierbasierter Aufzeichnungen für moderne Analysen.
• Datenaustausch/-übertragung: Nutzung standardisierter Formate (CSV, XML, JSON, HDF5) und APIs für Interoperabilität.
• Drahtlose Telemetrie: Fernmessung über drahtlose Protokolle; immer wichtiger für mobile oder verteilte Anlagen.
• Zukauf von Daten: Integration von Drittanbieterdaten, erfordert Validierung und Standardisierung.
• Fortschrittliche verteilte Methoden: Edge-Computing und verteilte Sensornetzwerke verarbeiten Daten vor der Übertragung für Effizienz und Echtzeitreaktion.

Messgrößen und Beispiele

• Temperatur: Thermoelemente, Widerstandsthermometer (RTDs), Thermistoren und Infrarotsensoren.
• Druck: Dehnungsmessstreifen-, kapazitive, piezoresistive und piezoelektrische Sensoren.
• Spannung/Strom: Elektrische Messungen für Netzqualität und Gerätetests.
• Dehnung: Dehnungsmessstreifen in Wheatstone-Brücken zur Strukturüberwachung.
• Beschleunigung/Schwingung: Piezoelektrische und MEMS-Beschleunigungssensoren für dynamische Analysen.
• Kraft/Drehmoment: Kraftaufnehmer und Drehmomentsensoren für Robotik und Fertigung.
• Puls/Frequenz: Durchflussmesser, Drehzahlmesser, Frequenzzähler für dynamische Ereignisse.
• CAN-Daten: Echtzeitdaten aus Automobil- und Industriedenetzwerken.

Beispielanwendungen:

• Raumtemperaturkartierung zur Optimierung von HLK-Systemen
• Kupplungs-Dauertest mit kombinierter Dehnung, Temperatur und Druck
• Schwingungslogging beim Transport von Elektronik
• Flugdatenaufzeichnung in der Luftfahrt

Signalaufbereitung und Datenqualität

• Verstärkung: Hebt schwache Sensorsignale für eine bessere Digitalisierung an.
• Filterung: Entfernt Störungen mithilfe analoger Filter und Anti-Aliasing-Schaltungen.
• Isolation: Schützt vor Spannungsspitzen und Masseschleifen.
• Linearisierung: Korrigiert nichtlineare Sensorcharakteristika.
• Kalibrierung: Erhält Genauigkeit durch regelmäßige Referenzprüfungen.
• Qualitätssicherung: Bereichsprüfungen, Redundanz und Validierungsroutinen verhindern Fehlmessungen in Analyse und Steuerung.

Hinweis Luftfahrt:
Die ICAO fordert strenge Validierung, Redundanz und Integritätsprüfungen für sicherheitskritische Systeme.

Systemaufbau, Kalibrierung und Best Practices

Auswahlkriterien:

• Genauigkeit & Auflösung: System auf Messanforderungen abstimmen.
• Abtastrate: Mindestens doppelt so hoch wie die höchste Signalfrequenz (Nyquist).
• Kanalanzahl: Skalierbarkeit für alle Eingänge sicherstellen.
• Signalaufbereitung: Kompatibel mit allen Sensortypen.
• Umweltbeständigkeit: Robustheit für raue Umgebungen.
• Softwarekompatibilität: Für reibungslose Einrichtung und Analyse.
• Budget: Hardware, Software, Sensoren und laufende Kalibrierung berücksichtigen.

Aufbau und Kalibrierung:

• Sensoren gemäß Spezifikation installieren und verdrahten.
• Geschirmte Kabel und korrekte Erdung verwenden.
• Regelmäßige Kalibrierung planen und dokumentieren.
• Datenvalidierung und Wartung implementieren.

Best Practices:

• Für gute Zugänglichkeit und Fehlerbehebung auslegen.
• Standardisierte Steckverbinder und eindeutige Beschriftung nutzen.
• Alle Konfigurationen und Kalibrierdaten dokumentieren.
• Audit-Trails pflegen und ALCOA+-Prinzipien der Datenintegrität einhalten.

Herausforderungen der Datenerfassung und Lösungen

• Rauschen und Signalstörungen: Durch Abschirmung, Erdung, Differenzeingänge und Filterung minimieren.
• Kalibrierungsdrift: Durch regelmäßige Kalibrierung mit rückführbaren Standards ausgleichen.
• Datensynchronisation: Über Hardwaresynchronisation oder GPS-Zeitstempel erreichen.
• Kompatibilität mit Altsystemen: Protokollwandler und Standarddatenformate nutzen.
• Datensicherheit und Datenschutz: Verschlüsselung, sichere Speicherung und Benutzer-Authentifizierung implementieren.
• Umweltbedingungen: Robuste, IP-zertifizierte Hardware für anspruchsvolle Umgebungen wählen.
• Datenvolumen und Übertragung: Kompression, Edge-Processing und effizientes Datenmanagement einsetzen.
• Wartung und Zuverlässigkeit: Geplante Wartung, Redundanz und Skalierungsplanung.
• Kostenmanagement: Funktionsumfang und Budget ausbalancieren; Lebenszykluskosten berücksichtigen.

Anwendungsfälle und Branchenbeispiele

• Wissenschaftliche Forschung: Ermöglicht wiederholbare, objektive Datenerfassung und Analyse.
• Industrieautomation: Unterstützt Echtzeitüberwachung, Prozesssteuerung und vorausschauende Wartung.
• Umweltüberwachung: Langzeit- und großflächige Datenaufzeichnung selbst unter schwierigen Bedingungen.
• Automobil- und Luftfahrt: Sorgt für synchrone, hochauflösende Daten bei Crash- und Flugtests.
• Medizinische Diagnostik: Gewährleistet präzise, kontinuierliche physiologische Überwachung und Gerätevalidierung.
• Produktentwicklung: Einsatz bei Material- und Ermüdungstests, Designvalidierung und Sicherheitsnachweis.

Fallbeispiel

In der robotergestützten Chirurgie liefern in DAQ integrierte Kraftaufnehmer in Echtzeit Kraft- und Drehmomentfeedback und gewährleisten so präzisen, sicheren Betrieb. Diese Daten werden mit den Steuersystemen synchronisiert, um optimale Leistung und Einhaltung von Sicherheitsstandards sicherzustellen.

Zusammenfassung

Datenerfassung (DAQ) ist das Rückgrat einer messwertbasierten Entscheidungsfindung in Wissenschaft, Industrie und Technik. Durch das Erfassen, Aufbereiten, Digitalisieren und Verwalten von Daten aus der realen Welt ermöglichen DAQ-Systeme Innovation, Qualitätssicherung, Prozessoptimierung und Einhaltung von Vorschriften. Ob im Labor, in der Produktion, in der Luft oder am Patientenbett – robuste DAQ-Lösungen gewährleisten, dass Messdaten präzise, zuverlässig und verwertbar sind.

Für individuelle Beratung oder Unterstützung bei der Systemauslegung wenden Sie sich gerne an unser DAQ-Expertenteam.