所谓的基于解析数学模型的方法，就是根据残差产生的形式不同，基于解析数学模型的方法可以进一步分为：参数估计法、状态估计法和等价空间法。基于模型的故障诊断方法，是一种最早发展起来的诊断方法，同时也是一种研究、应用最广泛的诊断方法。优点是模型机理清楚，结构简单，易实现，易分析，可实时诊断。在故障诊断领域具有重要的地位，在今后的发展中依然会是传感器故障诊断方法的主要研究方向。缺点是计算量大，系统复杂；存在建模误差，模型的适应性差；可靠性差，容易出现误报、漏报等现象；外部扰动的鲁棒性，系统的噪声和干扰不敏感。

       所谓的不依赖于数学模型的故障诊断方法，不依赖数学模型的方法的优点是不需要对象的准确模型，并且适应性强。其缺点是结构复杂，难于实现。这种不依赖于系统模型的故障诊断方法可分为基于数据驱动的方法的故障诊断方法、基于知识的故障诊断方法和基于离散事件的方法等。当前，控制系统变得越来越复杂，由于实际中很难建立控制系统的精确解析数学模型，当存在建模误差时，基于模型的故障诊断方法将出现误报、漏报等现象，因此不依赖于模型的故障诊断方法受到了人们的高度重视。

　　

       根据以上描述，这两种传感器故障的诊断方法大家学了吗？希望我的讲述能够对你们有所帮助，更多传感器信息请关注南京佛格电气有限公司。