极限电流型氧传感器作为固体电解质传感器的一种,以其测试精度高、响应速度快、使用寿命长等优点受到广泛重视,是测量氧浓度仪表的核心元件。氧传感器主要用于检测气体中氧气浓度,一直以来在各行各业中有着相当重要的应用,然而氧浓度传感器实际使用过程中,会发生不可避免的漂移,且漂移特征具有高度的非线性,导致整个测量系统的可靠性降低,输出精度变差。因此对漂移问题多种影响因素的分析、预测以及漂移补偿的研究具有重要的意义。首先,针对氧传感器存在的漂移问题,对氧化锆固体电解质导电机理、固体电解质氧泵反应机理、气体扩散、固体电解质加热过程以及极限电流的理论计算公式进行了研究。利用差分法定量的描述了氧传感器漂移量的大小,并通过微分形式给出了考虑氧传感器的漂移特性的氧浓度求解修正公式。从化学反应活化能、气体扩散以及电解质材料老化等角度分别进行了氧传感器气敏漂移机理的分析与讨论,归纳出影响氧浓度漂移特性的三个宏观因素分别为氧传感器外界环境温度、测试环境氧气浓度以及时间因素。其次,以氧传感器漂移特性测试试验提供的数据作为支撑,引入机器学习和智能优化的算法,对氧浓度传感器漂移预测问题展开了研究,并提出了基于预测网络的补偿方法。以测试环境温度、空间氧气浓度、传感器工作时长作为传感器漂移预测模型的输入参数,输出参数为传感器的漂移量,构建了 BP神经网络预测模型,并使用GA算法对构建的BP算法进行优化,实现了其权值和阈值的同步优化,提升了计算精度。构建了氧浓度传感器SVR预测模型,并使用PSO算法对预测模型的核函数参数和惩罚因子进行了寻优操作,改善了 SVR算法的预测性能。然后,以极限电流型氧传感器工作反应机理为基础,基于FLUENT流体分析软件对氧传感器流体电化学过程通过数值仿真的方法进行了分析,构建了电化学仿真模型。对构建的氧传感器电化学仿真模型进行了验证,仿真分析了氧气质量分数分布断面图,传感器电流密度分布断面图,电解质层电流密度分布云图。并以固体电解质微结构参数孔隙率以及电导率参数作为主要研究对象,详细讨论了固体电解质参数改变对氧传感器电化学性能的影响。最后,进了固体电解质性能表征试验,热重分析试验,讨论了造成氧传感器漂移的影响因素。借助扫描电镜、能谱分析的方法,分别对发生漂移超差故障的传感器芯体以及正常工作的传感器的敏感芯体进行了微观形貌的分析对比,说明氧传感器发生漂移故障与固体电解质晶粒微观结构发生改变有着明显的关系,固体电解质层孔隙率以及晶粒大小的改变导致了氧传感器性能发生退化。使用热重分析的方法对固体电解质材料进行了热重试验,试验结果验证氧化锆固体电解质具有良好的热稳定性。本文通过氧传感器漂移补偿算法验证试验,进一步验证了漂移补偿算法的合理性,为气体传感器普遍存在的漂移补偿问题提供了一种行之有效的解决方法。