A method of obtaining a consistent evaluation of the state of the system which has been monitored by measurement of multiple parameters of that system. The multiple parameters are used to calculate a single dimensional value based on the distance between the current state and normal states of the system using a Parzen Windows probability function. Consistent single dimensional values regardless of the dimensionality of the original data set can be obtained by finding a relationship between the single dimensional value and the probability of status of the system. Different relationships are obtained for different dimensionalities of data sets. Sensor malfunction can also be detected by testing the probability of the state implied by measuring all of the available parameters against the probability of the state implied by ignoring different individual ones of the parameters. A significant disparity in the two probabilities indicate possible sensor malfunction.システムの複数のパラメーターの計測によってモニタリングされているシステムの状態の一貫した評価を取得する方法。複数のパラメーターを使用して、システムの現在の状態と正常状態との間の距離に基づいて単一次元の値を、パルザン窓確率関数を使用して計算する。一貫した単一次元の値は、元のデータセットの次元に関わらず、該単一次元の値と前記システムのステータスの確率との間の関係を求めることによって取得することができる。データセットの異なる次元について異なる関係が取得される。パラメーターのうちの異なる個々のパラメーターを無視することによって暗示される状態の確率に対する、利用可能な全てのパラメーターを測定することによって暗示される状態の確率を検査することによって、センサー故障を検出することができる。2つの確率における大幅な不一致はセンサー故障の可能性があることを示す。
