随着控制系统自动化、智能化的迅猛发展，各类工程系统的复杂性大大增加，系统的可靠性与安全性已成为保障经济效益和社会效益的一个关键因素，得到了广泛高度的重视。传感器作为自动控制系统和信息系统的关键基础之器件以及信息获取的源头，在自动的、智能的系统中发挥着重大的作用不言而喻。它的测量结果直接影响系统的运行，影响分析、决策的正确性，当传感器出现性能蜕化、故障或失效时，将给后续的监测、控制、故障诊断等系统带来严重影响，产生误诊断、误报警，甚至造成不可估量的损失。据美国“智能维护系统中心”研究表明：一般自动化系统40％以上的故障警报皆是由于传感器系统自身的故障而产生的误报警。因此，研究传感器自身的故障诊断问题就显得尤为重要。 本课题使用的基于主元分析（PCA）的故障诊断方法是故障诊断领域一个重要研究分支，其通过把数据投影到能够准确表征传感器过程状态的低维空间，大大简化和改进了监控程序，保留了变量间的关系结构，按获取数据的变化度来说是最优的，而且具有高可靠性，高稳定性，高容错性等特点，为测控系统的数据处理提供很好的解决方法，在控制领域有着重要的意义。 本科题研究的浊度传感系统是基于PC机+数据采集卡的模式，采用了虚拟仪器结合PCA算法来实现了对多路浊度传感器的在线实时故障诊断、数据融合输出，达到了浊度传感系统故障诊断的目标。系统工作流程是首先利用PC机的LabVIEW应用程序通过PCI总线驱动NI公司的6024-E数据采集卡对两路浊度和一路温度值进行采集数据并传送回上位机，然后利用Matlab软件分别对该三路波形数据进行分析、处理、融合，再利用Simulink仿真模拟传感器的常见故障，检验PCA模型对浊度传感器故障的诊断。 本文主要实现在软件开发中的实时数据采集、数据显示、数据处理和浊度传感器故障诊断，主要介绍了PCA模型的建立、基于PCA模型的T2和SPE统计量对故障检测和使用基于SPE贡献率的贡献图来辨识故障传感器。经测试表明，系统基本达到故障诊断的技术要求，具有一定的实际应用价值，而且所构建的监测系统应用软件具有灵活性，可根据任务的改变进行相应的调整。因此，本文的结论可以推广到其他传感器以及工业过程监控中。