针对自确认压力传感器的故障诊断问题，提出了一种基于小波包变换和支持向量机的传感器故障诊断方法。该方法对传感器输出信号进行三层小波包分解，提取各个节点的小波包系数，对每个节点的小波包系数通过一定的削减算法增强故障特征，然后利用重构的时域信号计算各个节点的能量以及整个信号的削减比作为特征向量，以此作为输入来建立支持向量多分类机，判断传感器的故障类型。对自确认压力传感器、温度和流量传感器的故障诊断结果表明，该方法能有效地应用于传感器的故障诊断中。

为提高液压状态监测系统故障诊断的准确度,提出一种基于IGCS-K2算法的液压状态监测系统传感器故障诊断方法。通过结合信息几何理论与K2评分搜索策略优化贝叶斯网络结构的生成方法,利用运转正常的传感器数据形成贝叶斯网络模型并对传感器最新数据进行预测,通过预测值与观测值的对比判断传感器是否存在故障。实验结果表明,优化后的贝叶斯网络结构生成方法具备相应的理论支持与实践证明,结构准确率与方差优于各类传统方法,该方法可以应用于液压状态监测系统传感器故障诊断中,结果优异。