Simulation und Verifikation eines mehrachsigen magnetischen Positionssensorsystems auf Basis von HallinOne(R)-Sensoren

Die vorliegende Arbeit untersucht Algorithmen zur Positions- und Lagebestimmung eines Magneten auf Basis einer Messung der magnetischen Flussdichte an definierten Punkten. Durch die Art der Messung entsteht eine implizite, gekoppelte, nichtlineare Funktion, deren Invertierung durch einen angemessenen Algorithmus angenähert werden soll. Nachdem die notwendige programmiertechnische Infrastruktur geschaffen wurde, wurden verschiedene Algorithmen zur Lösung dieses Problems angewandt und bewertet. Dies geschah sowohl in Simulationen als auch in Messungen. Von den Algorithmen stellte sich ein Neuronales FCC-Netzwerk mit 14 Zwischenschichten als der vielversprechendste Algorithmus heraus. Das Netzwerk wurde anschließend mit am Positionssensorik-Messplatz aufgenommenen Messwerten trainiert und validiert. Dabei zeigten sich starke Abweichungen zwischen den Ausgaben des Netzwerks und den tatsächlich angefahrenen Positionen. Es lies sich also keine schlussendliche Aussage treffen, welcher Algorithmus für diese Anwendung zu bevorzugen sei.