Um flexiblere und anspruchsvollere Aufgaben zu erfüllen und die Qualität industrieller Produkte zu steigern, sind große und vernetzte Systeme in den letzten Jahrzehnten zu einem allgegenwärtigen Bestandteil moderner industrieller Prozesse geworden. Motiviert durch die Anforderungen der Sicherheits- und Zuverlässigkeitsfragen solcher Systeme haben fortgeschrittene verteilte FD-Verfahren beträchtliche Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Diese Dissertation widmet sich den Fragen des Designs verteilter FD in großen und vernetzten Systemen, die mit Sensornetzwerken ausgestattet sind. Im ersten Teil der Arbeit wird der Average-Consensus-Algorithmus in großen Systemen angewendet, um das zentralisierte optimale FD-Verfahren auf verteilte Weise zu realisieren. Diese verteilte Realisierung zeigt ein ähnliches Ergebnis wie die ursprüngliche, zentralisierte Realisierung. Im zweiten Teil wird für die FD in großen und vernetzten Systemen eine Kombination aus verteiltem Beobachter und Postfilter angewendet. In diesem Rahmen verwendet jeder lokale Beobachter nur seine lokalen Informationen und die der Nachbarn, um seinen lokalen Zustand zu schätzen. Anschließend passiert das Schätzergebnis den Postfilter, um eine entsprechende FD durchzuführen. Im dritten Teil wird ein verteilter Ansatz für FD in Verbundsystemen unter dem Einfluss von weissem Rauschen und Übertragungszeit der Signale vorgestellt. Bei diesem Verfahren werden Vorhersage-, Filter- und Glättungsprozeduren verwendet, um die Genauigkeit der FD zu verbessern, wodurch die Varianzmatrix des Schätzfehlers reduziert wird. Dann wird das Schätzergebnis verwendet, um Residuensignale zu erzeugen und Fehler zu erkennen. Schließlich werden Benchmark-Studien vorgestellt, um die Wirksamkeit der vorgeschlagenen FD-Ansätze zu demonstrieren.