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This paper presents a multivariable extension to a recently proposed wavelet-based technique for fault detection. In the original formulation, the Discrete Wavelet Transform is used to carry out dynamic consistency checks between pairs of signals within frequency subbands. For this purpose, moving average models with an integrative term are employed to reproduce the dynamics of the system in each subband under consideration. The present work introduces a new architecture allowing the use of subband models with more general multivariable structures. More specifically, a multivariable ARX (autoregressive with exogenous input) structure is adopted for each subband model. The proposed technique is illustrated in a case study involving a nonlinear simulation model for an aircraft with a sensor fault. The results show that the multivariable approach outperforms the original formulation in terms of residue amplification following the fault onset. Este artigo apresenta uma extensão multivariável para uma técnica recentemente proposta de detecção de falhas baseada em wavelets. Na formulação original, a Transformada Wavelet Discreta é utilizada para realizar testes de consistência dinâmica entre pares de sinais dentro de faixas de freqüência. Para isso, são empregados modelos do tipo média móvel com termo integrativo para reproduzir a dinâmica do sistema em cada faixa considerada. O presente trabalho introduz uma nova arquitetura, que possibilita o uso de modelos em subbandas com estruturas multivariáveis mais gerais. Mais especificamente, uma estrutura ARX (autoregressiva com entrada exógena) multivariável é adotada para cada modelo em sub-bandas. A técnica proposta é ilustrada em um estudo de caso envolvendo um modelo de simulação não-linear para uma aeronave com falha de sensor. Os resultados mostram que a abordagem multivariável é superior à formulação original em termos de amplificação doresíduo após a ocorrência da falha

A wavelet-based multivariable approach for fault detection in dynamic systems