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Outlier detection and trimmed-average estimation in network systems

机译:网络系统中的异常检测和修剪平均估计

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摘要

This paper addresses the problem of outlier detection and trimmed-average state estimation in an LTI network system. We consider that only some states are measured and there exists an outlier among the unmeasured states, which is so different from the remaining states that it affects the average value significantly. The goal of this paper is both to detect the outlier and to estimate the average state excluding the outlier (trimmed-average). Moreover, we also investigate the case where the system matrices are partially unknown since the outlier results from an unknown localized fault in the system. Finally, we illustrate the method on a thermal diffusion system.(c) 2021 European Control Association. Published by Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译:本文解决了LTI网络系统中的异常检测和修剪平均状态估计的问题。 我们认为只测量一些状态,并在未测量的状态中存在异常,这与其剩余的状态显着影响平均值。 本文的目标既可检测异常值,并估计不包括异常值(修剪平均值)的平均状态。 此外,我们还研究了系统矩阵部分未知的情况,因为异常值来自系统中未知的本地化故障。 最后,我们说明了热扩散系统上的方法。(c)2021欧洲控制协会。 elsevier有限公司出版。保留所有权利。

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