在故障診斷方法方面，不同的故障診斷方法有不同的分類。簡單地將故障診斷方法分為分析型和非依賴型。

以數學模型為基礎的分析。

對數學模型的分析方法有參數估計法、狀態估計法和等價空間法。

以模型為基礎的故障診斷方法是最早開發、研究和應用最廣泛的故障診斷方法。

該模型機理清晰，結構簡單，易于實現，便于分析，可實時診斷。它是故障診斷領域的重要組成部分，也是傳感器故障診斷方法發展的主要方向。

其缺點是計算量大，系統復雜，建模誤差大，模型適應性差，可靠性差，外部干擾魯棒易產生誤報、泄漏等現象，系統噪聲與干擾不敏感。

這種診斷方法目前的研究成果主要集中在線性系統上，深入研究非線性系統的通用故障診斷技術具有重要意義，對其魯棒性問題有較高的研究價值。表格l說明了模式法在故障診斷方面的優勢和不足。

不依賴于數學模型的故障診斷方法。

當前控制系統越來越復雜，要建立正確的控制系統分析數學模型是非常困難的。所以，在存在建模誤差時，基于模型的故障診斷方法會出現誤報和漏報，不依賴于模型的故障診斷方法受到重視。

該方法的優點在于不依賴于正確的對象模型，且適應性強。不利因素是結構復雜，難以實現。

該非依賴于系統模型的故障診斷方法可以分為數據驅動法、知識法和離散事件法。

數據驅動方法。

本文提出了兩種基于數據驅動的信號處理方法和統計方法。

常見的基于信號處理的故障診斷方法包括絕對檢測和趨勢檢測。本文提出了一種基于滑動線性濾波的故障檢測方法、一種基于信號模型估計的故障檢測方法、一種小波分析方法和一種信息集成方法。

知識型方法。

知識型故障診斷方法分為基于癥狀和基于定性模型兩種故障診斷方法。

離散事件型方法。

離散化故障診斷方法是近年來新出現的一種故障診斷方法。該方法的基本思想是離散事件模型的狀態反映系統的正常故障狀態。

隨著理論研究的進步和技術水平的提高，對傳感器故障診斷的研究越來越實用，解決了一些實際問題。

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