und M2 mit unterschiedlichen akustischen
Eigenschaften in Kontakt treten und eine
Grenzschicht ausbilden, ändert sich der
Reflexionskoeffizient R. Dabei ist das Verhältnis
von emittierter Schallenergie pi zu
detektierter Schallenergie pr von den akustischen
Eigenschaften der Grenzschicht,
also der akustischen Impedanz Z1 des Mediums
M1 und der akustischen Impedanz Z2
des Mediums M2 abhängig:
Der Reflexionskoeffizient R enthält materialspezifische
Informationen der Grenzschicht
und kann daher genutzt werden,
um Fouling zu detektieren.
Abbildung 4: Schematische Vorgehensweise zur ultraschallbasierten Fouling-Detektion
18 7 2018 | moproweb.de
Die Ultraschallsignale wurden sowohl in
der Zeit- als auch der Frequenzdomäne,
nach diskreter Fourier-Transformation
(DFT), analysiert. Um Störgeräusche
(bspw. durch pneumatische Hämmer oder
maschineninduzierte Vibrationen) zu vermeiden,
wurden alle akustischen Rohsignale
mit einem Frequenz-Bandpassfilter
bearbeitet. Nach der Filtrierung der Ultraschallsignale
wurden geeignete Parameter
aus dem Signal extrahiert und ausgewertet.
Geeignete Parameter sind bspw. die
akustische Impedanz, die Signalenergie
und unspezifische Signalparameter aus
der Zeit- und Frequenzdomäne. Da bekannt
ist, dass die Temperatur einen starken
Einfluss auf die Ultraschallausbreitung
hat, wurde zudem die Prozesstemperatur
überwacht und aufgezeichnet. Anschließend
wurden Sprühtrocknungsprozesse
von Milch mit dem Ultraschallmesssystem
überwacht und zu definierten Zeitpunkten
Referenzmessungen der Proben per REM
durchgeführt. Anschließend wurden die
Daten der Sprühtrocknungsprozesse analysiert
und mittels Partial Least Squares
Regression (PLSR) wurde der Zusammenhang
zwischen den Referenzmessungen
und den Ultraschallmessungen ermittelt.
Diese Vorgehensweise ist schematisch in
Abbildung 4 dargestellt.
Ergebnisse
Das verwendete PLSR-Modell hatte zwei
Komponenten, die durch Kreuzvalidierung
als signifikant ermittelt wurden. Die Güte
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