Diz 82 en
State estimation and fault detection with reduced error sensitivity to paramaters
Author: Jaroslav Tabaček
Táto dizertačná práca rozširuje teóriu filtrovania so zníženou citlivosťou, tzv. desenzitizované filtrovanie. Desenzitizované filtrovanie je efektívny prístup k odhadovaniu stavu systémov s neurčitými parametrami. Stochastický prístup k redukcii citlivosti, ktorý je popísaný v tejto práci vedie k algoritmu presného desenzitizovaného Kalmanového filtru bez použitia plne odôvodnených predpokladov. Na základe tohto výsledku sú odvodené ďalšie varianty filtru, ktoré sú vhodné pre špecifické prípady použitia. Stochastický prístup taktiež umožňuje priamočiaru analýzu stability odhadu. V tejto práci je desenzitizovaný filter použitý aj spolu s metódou interagujúcich modelov. Touto kombináciou vzniká algoritmus pre detekciu a diagnostiku, ktorý funguje aj so zjednodušenými modelmi. Ďalšie užitočné využitie desenzitizovaného Kalmanového filtru je v algoritmoch pre distribuovaný odhad stavu. V tomto prípade pomáha zlepšiť lokálny odhad tým, že zahrňuje neurčitosť susedných odhadov bez toho aby zvýšil komunikačné zaťaženie siete. Tento prístup je tiež použitý na vytvorenie metódy na distribuovanú detekciu a diagnostiku chýb, ktorá dokáže odhadovať lokálne ale aj globálne chyby v systéme.