8.2 異状検知・診断のための状態観測器
8・1で述べたように、異状、故障の発生に伴い
システムのパラメータは変化し、また故障に伴い
システムの動作点が大きくずれる可能性がある。
したがって式（8・1）の線形モデルは異状、
コショウ状態ではシステムを正しく記述しない。
このような誤ったモデルを利用して作られる
状態推定器（観測器）は誤った状態推定を行う
ことになり異状検知・診断には使用できない。
そこで、次に以上の問題を解決するいくつかの
最小次元状態観測器を紹介する。
8・2・1 定係数線形観測器
いま、頻度の高いシステム故障が幾つかに
限定でき、その呼称とシステム中のパラメータが
対応づく場合を考える。このようなシステムが
で記述されるものとする。ここでベクトル、
行列は次のように定義される。
x（t）：n次元状態ベクトル u（t）：s次元ベクトル
x0：x（t）の初期値 y（t）：m次元出力ベクトル
p：あらかじめ想定される故障により変化する不確定パラメータ
g（x,u,p,t）：l次元ベクトル関数、このベクトルの各要素は
システム中の非線形要素、故障による不確定性を含む
Qg（x,u,p,t）：非線形要素、故障による不確定性を含むサブシステム
w（t）：n次元システムノイズベクトルで平均値は0
v（t）：m次元観測ノイズベクトルで平均値は0
A：n×n次元定係数システム行列 B：n×s次元定係数入力行列
C：m×n事件定係数出力行列 Q：n×l次元定係数行列
