從不同角度出發，ASM GmbH傳感器故障診斷方法的分類不*相同?，F簡單地將故障診斷方法分為：基于解析數學模型的方法和不依賴于數學模型的方法。

　　1、基于解析數學模型的方法

　　根據殘差產生的形式不同，基于解析數學模型的方法可以進一步分為：參數估計法、狀態估計法和等價空間法。

　　基于模型的故障診斷方法，是一種早發展起來的診斷方法，同時也是一種研究、應用廣泛的診斷方法。

　　優點是模型機理清楚，結構簡單，易實現，易分析，可實時診斷。在故障診斷領域具有重要的地位，在今后的發展中依然會是傳感器故障診斷方法的主要研究方向。

　　缺點是計算量大，系統復雜;存在建模誤差，模型的適應性差;可靠性差，容易出現誤報、漏報等現象;外部擾動的魯棒性，系統的噪聲和干擾不敏感。

　　目前，這種診斷方法的研究成果仍然主要集中于線性系統，對深入研究非線性系統的通用故障診斷技術具有重要的意義，同時，魯棒性問題也具有很高的研究價值。表l介紹了模型法中一些故障診斷方法的優點和缺點。

　　2、ASM GmbH傳感器不依賴于數學模型的故障診斷方法

　　當前，控制系統變得越來越復雜，由于實際中很難建立控制系統的解析數學模型，當存在建模誤差時，基于模型的故障診斷方法將出現誤報、漏報等現象，因此不依賴于模型的故障診斷方法受到了人們的高度重視。

　　不依賴數學模型的方法的優點是不需要對象的準確模型，并且適應性強。其缺點是結構復雜，難于實現。

　　這種不依賴于系統模型的故障診斷方法可分為基于數據驅動的方法的故障診斷方法、基于知識的故障診斷方法和基于離散事件的方法等。

　　2.1 基于數據驅動的方法

　　基于數據驅動的方法有兩大類：信號處理方法和統計方法。

　　常用的一些基于信號處理的故障診斷方法有：值檢驗和趨勢檢驗，利用Kullb ack信息準則的故障檢測，基于自適應滑動Lattice濾波器的故障檢測方法，基于信號模態估計的故障檢測方法相關分析法、小波分析方法和信息融合方法等。

　　2.2 基于知識的方法

　　基于知識的故障診斷方法協可分為基于癥狀的故障診斷方法和基于定性模型的故障診斷方法兩種。

　　2.3 基于離散事件的方法

　　ASM GmbH傳感器基于離散事件的故障診斷方法是近年來發展起來的一種新型故障診斷方法。其基本思想是：離散事件模型的狀態既反映正常狀態，又反映系統的故障狀態。