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{{risorsa|tipo=lezione|materia1=Sicurezza nei sistemi industriali|avanzamento=5100%}}

I metodi di stima dei parametri (conosciuto in letteratura come '''Parameter Estimation Methods''') sono ideali per situazioni in cui i guasti dei processi sono associati a un cambiamento nei parametri del modello del sistema. E' evidente che la conoscenza di un modello è requisito di base per poter applicare questi metodi: il modello può essere conosciuto a priori (raro) oppure stimato attraverso opportune tecniche.

(contracted; show full)possiamo scrivere il predittore di Kalman:
:<math>\hat{x}(k+1)=f(\hat{x}(k),u(k))+L[y(k)-g(\hat{x}(k))]</math>

dove <math>L</math> è calcolato approssimativamente con le equazioni del filtro lineare (non esteso) usando le matrici:
:<math>A(k) = \frac{\partial f}{\partial x}\Bigr|_{\hat{x}(k),u(k)}</math>
:<math>C(k) = \frac{\partial g}{\partial x}\Bigr|_{\hat{x}(k)}</math>


== Test d'ipotesi ==
Il [[w:Test di verifica d'ipotesi|test d'ipotesi]] si rende necessario per prendere delle decisioni in condizioni di incertezza; nel nostro caso:
* '''valutare i residuals'''
* '''valutare le variazioni dei parametri stimati'''
La pratica comune consiste nel: prendere due ipotesi H0 e H1, dove H0 è detta ipotesi nulla (o ipotesi di base) e H1 è l'ipotesi alternativa. Dai dati si verifica se le ipotesi sono verificate o meno.⏎
⏎
== Note ==
<references group="nota" />

== Bibliografia ==
* {{cita pubblicazione|titolo=Slides: Safety in automation system|editore=Politecnico di Milano|autore=Riccardo Scattolini|anno=2015}}
* {{cita web|url=http://www.dsi.unifi.it/users/chisci/idfric/PEM.pdf|titolo=Note sull<nowiki>'</nowiki>identificazione parametrica|autore=Luigi Chisci|editore=Università di Pisa}}
* {{cita libro|titolo=Fault detection and Diagnosis in Industrial Systems|autore=L.H. Chiang|coautori=E.L. Russel; R.D. Braatz|anno=2001|editore=Springer|lingua=en|url=http://www.springer.com/us/book/9781852333270|ISBN=978-1-4471-0347-9}}