Foutdetectiemethoden

Foutdetectiemethoden zijn methoden en technieken die afwijkingen of fouten in systemen, processen of datasets opsporen en signaleren. Het doel is tijdige interventie, vermindering van schade en risico’s, en verhoging van betrouwbaarheid en veiligheid in verschillende sectoren zoals industriële processen, transport, energie en gezondheidszorg.

Foutdetectie kan worden onderverdeeld in verschillende benaderingen. Modelgebaseerde foutdetectie werkt met een wiskundig model van het systeem en vergelijkt de verwachte output met de gemeten output; residuen worden geëvalueerd met statistische criteria of drempels. Data-gebaseerde foutdetectie gebruikt historische data en patronen om afwijkingen te herkennen zonder expliciet modelleren van het systeem; veelgebruikte technieken zijn statistische controles zoals Shewhart- en CUSUM-plots, hoofdcomponentenanalyse (PCA), clustering en machine learning-methoden zoals SVM, neurale netwerken en autoencoders. Signaalverwerking en tijdreeksanalyse richten zich op ruisreductie en detectie van transiënten en veranderingen in de frequentie-inhoud via Fourier-, wavelet- of andere spectrale analyses.

Redundantie en fault-tolerance verbeteren detectie via meerdere sensoren, voting-systemen en ingebouwde testfuncties. Praktische aspecten betreffen implementatie-eisen, latency, robuustheid en interpretatie van alarmsignalen. Evaluatie van foutdetectiesystemen gebeurt met metrics zoals detectienauwkeurigheid, fout- en vals-positieve alarmtijden en de tijd tot detectie, vaak ondersteund door simulaties of toetsdata. Toepassingsgebieden omvatten procescontrole, automatisering, transport en software- en netwerksystemen.