Diese Monographie präsentiert eine Vielzahl von Techniken, die zur Entwicklung robuster Fehlersdiagnosesysteme für nichtlineare Systeme verwendet werden können. Der einführende Teil des Buches hat einen tutorialartigen Wert und dient als guter Ausgangspunkt für Neueinsteiger in diesem Bereich. Anschliessend werden fortgeschrittene robuste Beobachterstrukturen vorgestellt, zusammen mit Diskussionen über parameterbasierte Schätztechniken. Besonderes Augenmerk wird auf das experimentelle Design für die Fehlersdiagnose gelegt. Das Buch präsentiert auch mehrere robuste Soft-Computing-Ansätze, die evolutionäre Algorithmen und neuronale Netzwerke nutzen. Alle in diesem Buch beschriebenen Ansätze werden durch praktische Anwendungen veranschaulicht.