已有故障检测技术大致上可分为基于数据的故障检测方法与基于模型的故障检测方法，基于数据的故障检测方法主要依赖于历史过程数据，例如主元分析法、部分最小二乘法和统计模式分类等方法 。这些方法都是基于历史过程数据来提取统计方面的特征，以达到检测故障的目的 。基于数据的故障检测方法多应用于某些生产过程故障监测。

而基于模型的故障检测方法主要是利用系统输入、输出以及系统状态空间模型来产生相应的残差 。基于模型的故障检测方法在硬件冗余方法上发展起来，冗余法利用冗余部件所提供信息，按少数服从多数的原则来确定故障部件，但因为冗余方法提高系统可靠性同时，增加了系统成本、重量、空间，对大型的复杂系统来说，用冗余方法是不现实的。因此，基于解析冗余，即基于模型的故障检测方法出现了。因为基于模型的故障检测技术不需要额外的增加硬件设备，有成本低、易实现特点，一直是故障检测技术的重要的方法之一。67263

基于模型的故障检测与诊断技术在国际上发展迅速 。其中，文献[8]对基于参数估计的故障检测做出了完整的描述，对基于观测器的故障检测方法中未建模动态与外界干扰等未知的输入因素对故障检测系统性能的影响，文献[9]将未知输入观测器这个概念引入到故障检测观测器设计中论文网，提出基于未知输入观测器的鲁棒故障检测方法。这些的基础上，之后又出现大量的基于模型的故障检测方法，以下具体介绍了一些常见的基于模型的故障检测方法。

参 考 文 献

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