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首页> 外文期刊>IFAC PapersOnLine >Reducing false alarm rates in observer-based distributed fault detection schemes by analyzing moving averages ?
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Reducing false alarm rates in observer-based distributed fault detection schemes by analyzing moving averages ?

机译：通过分析移动平均值来减少基于观察者的分布式故障检测方案中的误报率 ？

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In this paper, we first analyze the possible limitations of a model-based fault detection method grounded on a partition-based distributed Luenberger observer. The corresponding fault detection test consists of comparing, for each time instant, the output prediction error with a suitable bound, computed analytically in a distributed and scalable way As a result, we highlight the presence of an often restrictive tradeoff between false-alarm and missed-detection rates. To overcome this significant drawback, we resort to a method based on the analysis of moving averages of residuals. Tests on an academic case study show the effectiveness of this approach.
机译：在本文中，我们首先分析基于基于分区的分布式Luenberger观测器的基于模型的故障检测方法的可能局限性。相应的故障检测测试包括针对每个时刻比较输出预测误差与合适的界限，以分布和可扩展的方式进行分析计算。结果，我们强调了错误警报与遗漏之间经常存在限制性折衷的存在。 -检出率。为了克服这一重大缺陷，我们诉诸于一种基于残差移动平均值分析的方法。对一个学术案例研究的测试表明了这种方法的有效性。

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