传感器作为工业设备监测的重要工具,主要用于信号采集和信息获取,为控制系统提供决策依据。传感器通常工作于恶劣环境中,容易出现精度下降、偏差、漂移等故障,影响数据的可靠性与准确性,造成控制系统崩溃等严重后果,因此传感器故障诊断对于保证系统的安全运行至关重要。传感器故障诊断任务由两部分组成:故障检测和故障诊断,故障检测确定传感器是否在正常测量范围内工作,故障诊断则识别传感器发生何种故障。本文基于深度学习对传感器的故障检测和故障诊断开展研究,主要工作如下:（1）针对传感器检测过程中故障信号特征不明显,难以提取深度特征的问题,采用了一种基于卷积神经网络的传感器故障检测算法:MFCC-Res Net。利用MFCC在语音特征提取的能力,通过计算故障数据的Mel倒谱系数来描述故障数据的动态特性,将提取的故障特征作为Res Net的输入进行故障检测。实验结果表明,MFCC-Res Net能够提取更深度的故障特征,与Res Net,SVM,MFCC-SVM模型相比,基于MFCC-Res Net的传感器故障检测算法的检测准确度分别提高了1.84%、2.98%和1.21%。（2）针对传感器诊断过程中故障数据少、故障诊断精度低的问题,提出了一种传感器故障诊断算法:GAN-Res Net。该算法利用生成对抗网络拟合传感器故障数据的特点,生成大量虚拟传感器故障数据,以平衡和扩展现有数据集。针对传统激活函数在非线性特征提取过程中会压缩故障信息的问题,设计了一种基于tanh函数激活函数STAC-tanh,通过自动调整激活函数的形状,建立非线性特征变换与输入信号之间的关系,以提高故障诊断精度。实验结果表明,在故障数据不足的情况下,GAN-Res Net的传感器故障诊断算法能够保留有效的故障信息,提高故障诊断性能。（3）基于本文所提出的故障检测和诊断算法,设计开发了风电机组传感器故障诊断系统,实现了对风电机组传感器的故障检测和故障诊断。该系统具有数据采集、数据存储、数据实时监测、故障检测、故障诊断等功能,操作简单,诊断准确率高。综上所述,本文从加强故障特征提取和扩展不平衡数据集两方面进行研究,提出了基于深度学习的传感器故障检测算法和故障诊断算法,将所提算法应用于风力发电机组传感器故障诊断系统的设计开发。通过实例验证表明算法具有较好的故障检测性能和诊断效果,诊断系统具有较好的稳定性和易用性。