传感器是自动控制系统和信息系统的重要元器件之一，自动化和智能化的技术水平越高，对传感器的依赖程度就会越高。传感器是精密器件，其制作工艺往往比较精良，工作环境往往又比较恶劣，发生故障是在所难免的。为了保证系统的安全性及可靠性，传感器的故障诊断显得极其重要。为了提高系统的智能程度，系统中往往安装了大量的传感器，这给故障诊断中的数据分析带来了极大的困难。主元分析能够降低变量的维数，最大限度地保留原变量中的有用信息，并且新变量之间互不相关，实现数据的有效压缩，因此广泛应用于多传感器系统的故障检测。然而，主元分析只能检测出系统中是否有故障传感器存在，并不能判断出具体是哪一个传感器出现了故障，因此在主元分析的基础上，采用小波分析的方法对故障传感器进行识别。小波分析可以构造出故障诊断所需的特征或提取出对诊断有用的信息，非常适合于分析非平稳信号，因此可作为故障诊断中信号处理的理想工具。然而小波分析并不能诊断出故障的类型。鉴于此，在小波分析的基础上，又提出了能量分析的方法。信号的能量是一个反映信号变化的重要物理量，时/频信号中能量的分布状况能够有效地反映出一个信号的变化特征。研究发现，不同故障信号下，小波分析的低频和高频信号的能量不尽相同，通过一定的分析计算，能够据此判定出传感器的故障类型。本文进行传感器故障诊断的大致思路为：首先运用主元分析法对采集的数据进行分析，以判定系统中是否有故障传感器存在；如果分析结果表明系统中存在故障传感器，则对每一路传感器信号进行小波分析，以锁定系统中的故障传感器；最后对小波分析得到信号进行能量分析，以确定传感器的故障类型。通过主元分析、小波分析和能量分析三种方法的结合，不仅检测出了传感器系统中的故障传感器，还确定了故障的类型。运用仿真实例对提出的算法进行了验证，并设计出了故障诊断的硬件平台，最后通过实验验证了方法的正确性和有效性。