Die aktive Zustandsüberwachung von Automatisierungssystemen rückt immer weiter in den Vordergrund und ist daher ein zentraler Forschungsgegenstand. In diesem Beitrag werden Ansätze der sensorlosen Überwachung eines Synchronmotors diskutiert. Basierend auf Messungen der Phasenströme des Motors werden mit der Hilbert-Transformation bzw. mit der Empirical Mode Decomposition charakteristische Merkmale aus den Signalen berechnet. Anschließend werden diese mittels Hauptkomponentenanalyse bzw. der linearen Diskriminanzanalyse reduziert. Die daraus berechneten Charakteristischen Merkmale dienen als Grundlage für die abschließende Fuzzy-Pattern-Klassifikation. Basierend auf dem erläuterten Ansatz ist die Identifikation typischer Betriebs- bzw. Fehlerzustände, aber auch das Erkennen nicht gelernter Zustände möglich. Das dabei vorgestellte Vorgehen ist vergleichsweise generisch und lässt sich gut auf andere Anwendungsgebiete übertragen
