传感器是机电设备中最重要的器件之一,当传感器发生故障时,若无法及时检测出传感器出现的故障,会严重影响机电设备的正常运行,甚至给整个生产系统造成难以预估的巨大损失。伴随着大数据时代的快速发展以及智能制造的深入人心,现代机电设备的集成度和自动化程度普遍提高,虽然依赖精确的物理模型来检测传感器故障不易实现,但基于数据驱动技术的多元统计分析方法因无需构建复杂机电设备传感器的精确物理模型,只需分析传感器采集的测量数据即可完成故障预测,因此,开展基于数据驱动方法的机电设备传感器故障预测的研究具有十分重要的意义。首先,本文介绍了机电设备传感器故障预测理论及其故障分析,其中包括对故障预测方法和分类的阐述,对主元分析(Principal Component Analysis,PCA)、核主元分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和动态主元分析(Dynamic Principal Component Analysis,DPCA)方法的分析,对机电设备传感器故障预测的基本过程的说明,以及对传感器的常见故障的分析,并用误差函数表示了传感器偏差故障、漂移故障、冲击故障、周期型故障、开路故障、完全失效故障等六种典型故障。其次,构建了以拉绳式位移传感器为研究对象的直接成方冷弯型钢机组轧辊位置自动调整系统平台,并对传感器典型故障中的偏差故障、漂移故障、冲击故障以及精度下降等故障进行了深入分析。通过基于主元分析及其扩展方法的故障预测仿真,证明了方法的有效性并发现了存在的问题,在该平台进行的传感器故障预测研究有利于将数据驱动技术应用于传感器故障预测中。最后,针对PCA方法、KPCA方法以及DPCA方法在故障检测时存在的问题,提出了一种优化动态核主元分析(Optimized Dynamic Kernel Principal Component Analysis,Optimized DKPCA)方法,即在考虑传感器采集的测量数据的非线性和动态特性的同时,利用主成分贡献率和幅值限度去除不相关变量或相关度较小的变量,从而使得数据的冗余度得到大幅度降低。在所搭建平台上对优化方法进行实验分析,其结果表明,相比原有数据驱动方法,优化的动态核主元分析方法有着更低的漏报率和误报率,而且故障检测更为及时、可靠,可满足实际应用需求。