Elsevier

Automatica

Volume 7, Issue 5, September 1971, Pages 637-640
Automatica

Correspondence item
An innovations approach to fault detection and diagnosis in dynamic systemsUne approche d'innovation à la détection d'erreurs et au diagnostic dans les systèmes dynamiquesNeugestaltetes vorgehen zur fehlererkennung und diagnose in dynamischen systemenПoдчoд oбнoвлeния к oбнapyжeнию oшибoк и к диaгнoзy в динaмичecкич cиcтeмaч

https://doi.org/10.1016/0005-1098(71)90028-8Get rights and content

Abstract

A general approach to fault detection, diagnosis and prognosis in systems describable by mathematical models is outlined. It is based on System Theory and Statistical Decision Theory. The special case of linear dynamic systems with Gaussian random inputs is considered and it is shown how the statistical properties of the innovation process can be used for fault detection and diagnosis.

Résumé

L'article décrit une approche générale à la détection d'erreurs, au diagnostic et aux prognostics dans des systèmes pouvant être décrits à l'aide de modèles mathématiques. Elle est basée sur la Théorie des Systèmes et la Théorie des Décisions Statisques. L'article considère le cas particulier des systèmes dynamiques linéaires à entrée aléatoires gaussiennes et montre comment les proprietés statistiques du processus d'innovation peuvent être utilisées pour la détection d'erreurs et le diagnostic.

Zusammenfassung

Ein allgemeines Verfahren zur Fehlererkennung, Diagnose und Prognose in Systemen, die durch mathematische Modelle beschreibbar sind, wird skizziert. Es ist auf Systemtheorie und statistische Entscheidungstheorie gegründet. Der Spezialfall linearer dynamischer Systeme mit Gauss'schen Zufallsprozessen als Eingangsgrößen wird betrachtet und es wird gezeigt, wie die statistischen Eigenschaften des neugestalteten Prozesses zur Fehlererkennung und Diagnose benutzt werden können.

Реферат

Cтaтья oпиeывaeт oбщий пoдчoд к oбнapyжeнию oшибoк, к диaгнoзy и пpoгнoзy в cиcтe⇐aч oпиcывaeмыч мaтeмaтичecкими мoдeлми. Oн ocнoвaн нa Teopии Cиcтeм и иa Teopии Cтaтиcтичecкич Peшeний. Cтaтья paccмaтpивaeт чacтный cлyчaй линeйныч динaмичecкич cиcтeм c cлyчaйными rayccoвcкими вчoдными кoopдинaтaми и пoкaзывaeт кaк cтaтиcтичecкиe cвoйcтвa пpoцecca oбнoвлeния мoгyт быть иcпoльзoвaны для oбнapyжeня oшибoк и для диaгнoзa.

References (14)

  • J. Peschon

    Data processing structures for failure detection, diagnosis and prognosis by indirect measurements

  • R.K. Mehra

    On the identification of variances and adaptive kalman filtering

    IEEE Trans. Aut. Control

    (April 1970)
  • D. Willner

    New developments in system state estimation and anomaly detection

  • R.E. Kalman

    New methods and results in linear prediction and filtering theory

  • T. Kailath

    An innovations approach to least-squares estimation, Part I

    IEEE Trans. Aut. Control

    (1968)
  • M.G. Kendall et al.
  • A.E. Bryson et al.

    Applied Optimal Control

    (1969)
There are more references available in the full text version of this article.

Cited by (485)

  • Analytical techniques for damage detection and localization for assessing and monitoring civil infrastructures

    2022, Sensor Technologies for Civil Infrastructures: Volume 1: Sensing Hardware and Data Collection Methods for Performance Assessment
View all citing articles on Scopus

This article was not presented at any IFAC meeting. It was recommended for publication in revised form by Associate Editor K. Åström.

View full text