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Zur Fehlerdiagnose für verteilt-parametrische Systeme (SVP) wird eine neue Methode vorgestellt, die keine Systemapproximation erfordert. Die Anwendung von Integraltransformationen auf das SVP ermöglicht das Aufstellen einer Eingangs-Ausgangs-Beziehung, aus der sich ein algebraischer Ausdruck für den Fehler herleiten lässt. Um die Fehlerdiagnose unabhängig von den Störungen und unbekannten Zuständen zu machen, wird die Bestimmung der als Modulationsfunktion bezeichneten Integralkerne auf die Realisierung eines Arbeitspunktwechsels für ein SVP zurückgeführt. Aufgrund der Flachheit dieses SVP können die zugehörige Trajektorienplanung und der Steuerungsentwurf systematisch mit flachheitsbasierten Methoden erfolgen. Damit stellt der Beitrag erstmalig einen neuen Zusammenhang zwischen der Fehlerdiagnose für SVP und der Flachheitseigenschaft her. Die neue Diagnosemethode wird im Beitrag auf einen Euler-Bernoulli-Balken mit polynomialen sowie beschränkten Störungen zur Detektion von Aktorfehlern angewendet und in Simulationen validiert. A new method to the fault diagnosis for distributed parameter systems (DPS) is presented that does not require a system approximation. The application of integral transformations to the DPS allows the establishment of an input-output relationship from which an algebraic expression for the fault can be derived. In order to render the fault detection independent of the disturbances and the unknown states, the determination of the associated integral kernels, the so-called modulating functions, is traced back to the realization of a set-point change for a DPS. As this DPS is flat, the associated trajectory planning and the feedforward control design can be determined systematically with flatness-based methods. Thus, the contribution establishes for the first time a new connection between the fault diagnosis for DPS and the flatness property. The results of the contribution are applied to detect an actuator fault for an Euler-Bernoulli beam with polynomial and bounded disturbances. The effectiveness of the new fault diagnosis method is validated in simulations. [ABSTRACT FROM AUTHOR]