随着电子技术与信息技术的不断发展进步，传感器已经被越来越多的运用到自动控制系统和工业系统中，它的运行状态的好坏直接关系到整个系统能否正常运转，于是传感器的可靠性至关重要。而传感器的故障诊断技术在一定程度上可以增加它的可靠性，保证系统的正常运行，开展传感器的故障诊断技术研究具有重要的学术意义和工程应用价值。　　虽然现有的传感器故障诊断技术已经取得了不错的成效，但是依然存在许多缺点和不足；然而基于数据驱动的故障诊断技术的许多优势，使它成为了传感器故障诊断领域研究的热点和重点，可是其中还存在许多问题有待进一步解决。通过以扩散硅压力传感器采集信号为对象，主要针对传感器故障诊断技术中的特征提取和故障分类两方面开展了一系列研究，所做的研究主要包括以下几个方面：　　① 阐述传感器故障诊断技术的研究背景与意义，以扩散硅压力传感器为具体对象，分析了传感器的故障类型及其产生的原因，从数据驱动的角度对比分析压力传感器信号特征提取和分类的方法。　　② 采用了一种基于改进HHT(Hilbert-Huang Transform)边际谱能量的压力传感器故障特征提取方法，首先对 HHT 算法存在的模态混叠和端点效应问题进行了分析；通过向经验模态分解中加入高斯白噪声，解决了信号分解中产生的模态混叠现象；通过对待分解信号进行端点延拓，消除了算法中的端点效应问题；通过改进后的 HHT 方法应用到压力传感器信号中，获取压力传感器信号的边际谱能量，并将其作为压力传感器信号的特征信息。　　③ 采用了一种基于最小二乘支持向量机的多分类问题的解决方法，该方法将多个支持向量机并联实现了故障多分类的问题，并将该方法应用到压力传感器故障分类方面；通过采用最小二乘支持向量机，它能将二次规划问题转换为求解线性方程组问题，提高了支持向量机的计算速度与收敛精度，同时利用粒子群优化算法对其中相关参数并行寻优，从而使支持向量机的分类性能达到最优，并利用开源数据对改进算法的有效性进行了验证。　　④ 以压力传感器为具体实验对象，建立了传感器故障诊断实验平台，通过运用之前描述的方法实现压力传感器信号的特征提取和故障分类，实现了压力传感器状态的识别和故障诊断。