Zusammenfassung
In der vorliegenden Arbeit wird ein überblick über modellbezogene Diagnoseverfahren gegeben. Ausgehend von der Problemformulierung anhand einer typischen Meßkette erfolgt zunächst die Diagnose bei stationärem Systemverhalten. Dabei wird sowohl der Fall mit stochastischen als auch der mit systematischen Meßfehlern behandelt und auf beider Unterschiede und Gemeinsamkeiten hingewiesen. Aus dem rekursiven Schätzalgorithmus für stationäres Systemverhalten wird dann ein entsprechender Algorithmus für instationäres Systemverhalten hergeleitet, der beim Vorliegen gewisser statistischer Eigenschaften ein diskretes KALMANfilter darstellt.
Summary
In this paper a survey is given on model-related diagnosis procedures. Basing on the formulation of problems from a typical measuring chain the first step is the diagnosis in case of stationary system conditions. Thereby both the case with stochastical errors and the one with systematical errors in measurement is dealt with and their different and common properties are pointed out. From the recursive estimation algorithm for stationary system conditions then a corresponding algorithm for non-stationary system conditions is derived, representing a discrete Kalmanfilter in case of certain statistical properties.
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Lunderstädt, R. (1985). Grundlagen und Anwendungen von Diagnoseverfahren. In: Möller, D.P.F. (eds) Simulationstechnik. Informatik-Fachberichte, vol 109. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-70640-0_5
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