为了准确区分传感器突变信号产生的原因,提出了基于数学模型的小波频带分析法.针对工业流程中的测控系统,分析了输出突变信号的频率组成与突变原因的关系．用小波频带分析技术，将高低频信号分离,并进行能量统计,根据高低频信号能量比例的变化，判断出突变信号产生的原因．经典型控制系统的计算机仿真和恒压供水系统实验结果表明，该方法能够有效地诊断出传感器是否发生故障．
关键词：在线传感器；突变信号分析；高低频分量；小波频带分析
    在测控系统中，传感器的输出信号受多种因素的影响，常发生突变.这些突变点数值包含有重要的故障信息，准确捕捉并区分导致这些突变点产生的原因，是传感器故障诊断的关键．文献仅依赖于传感器的输出时间序列来诊断传感器的故障，把传感器输出信号的突变都归结于传感器的故障．文献的做法是对控制系统的输入和输出信号分别进行小波变换，当小波函数可看作某一平滑函数的一阶导数时，信号的突变点对应于其小波变换的模极大值，由此检测突变点，并产生残差序列和分析传感器故障，并认为传感器输出信号的突变是由于传感器的故障或系统输入信号的突变引起的.事实上，引起传感器输出信号突变的原因很多，除了系统输入突变和传感器本身的故障之外，还有过程扰动、执行器故障、控制器故障、被控对象及外部电磁场干扰等.在实际应用中，上述传感器故障诊断方法具有一定的局限性．通常，在工业过程控制中,被控对象的时间常数较大，不能响应突变信号中的高频分量．作者基于小波变换的频带分析技术，探讨分析导致传感器输出信号发生突变的原因，为在线传感器的故障诊断与性能评估提供一种实用的分析方法．